Python实现Canny及Hough算法代码实例解析

下面是详细讲解“Python实现Canny及Hough算法代码实例解析”的完整攻略。

Canny算法

Canny算法是一种经典的边缘检测算法，基本思想是通过多次滤波和非极大值抑制来测图像中的边缘，并通过双阈值处理来提取边缘。下面是一个Python实现Canny算法的示例：

import cv2
import numpy as np

def canny(image, low_threshold, high_threshold):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edges = cv2.Canny(blur, low_threshold, high_threshold)
    return edges

image = cv2.imread('test.jpg')
edges = canny(image, 50, 150)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先定义了一个canny函数，该函数接受一个图像、一个低阈值和一个高阈值，使用高斯滤波和Canny算法检测像中的边缘，并返回边缘图像。

然后，读取一张测试图像，并使用canny函数检测边缘。最后，显示边缘图像。

Hough变换

Hough变换是一种经典的图像处理算法，其基本思想是将图像中的点转换为参数空间中的曲线，通过寻找曲线交点来检测图像中的直线、圆等形状。下面是一个Python实现Hough变换检测直线的示例：

import cv2
import numpy as np

def hough_lines(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)
    for line in lines:
        rho, theta = line[0]
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a * rho
        y0 = b * rho
        x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
        y1 = int(y0 + 1000 * (a))
        x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
        y2 = int(y0 - 1000 * (a))
        cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
    return image

image = cv2.imread('test.jpg')
result = hough_lines(image)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先定义了一个hough_lines函数，该函数接受一个图像，使用Canny算法检测边缘，并使用Hough变换检测直线，并在图像上绘制检测到的直线。

然后，读取一张测试图像，并使用hough_lines函数检测直线。最后，显示检测结果。

总结

Canny算法和Hough变换是经典的图像处理算法，可以使用OpenCV库在Python中进行现。在实现过程中，需要使用Canny函数和HoughLines函数进行边缘检测和直线检测，并在图像上绘制检测结果。