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OpenCV实战：图像中直线的检测与斜率计算

创作时间:

作者:

@小白创作中心

OpenCV实战：图像中直线的检测与斜率计算

引用

CSDN

等

来源

https://blog.csdn.net/JH_joker/article/details/140184637

https://cloud.baidu.com/article/3155531

https://blog.csdn.net/hefeng_aspnet/article/details/141057390

https://blog.csdn.net/qq_22841387/article/details/143035103

https://blog.csdn.net/qq_42679415/article/details/136342328

https://blog.csdn.net/K_K_yl/article/details/137236481

https://blog.51cto.com/u_16213362/9603155

https://saoce.com/essay/26994

https://developer.aliyun.com/article/1507759

10.

https://cloud.tencent.com/developer/article/2416062

在计算机视觉领域，检测图像中的直线是一项基础且重要的任务。OpenCV作为最流行的计算机视觉库之一，提供了强大的工具来实现这一功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV和霍夫变换来检测图像中的直线，并计算其斜率。

霍夫变换原理

霍夫变换（Hough Transform）是一种用于检测图像中特定形状（如直线、圆等）的特征提取技术。其基本思想是将图像空间转换到参数空间，在参数空间中寻找局部最大值来检测形状。

对于直线检测，霍夫变换将图像中的每个边缘点映射到参数空间中的一个正弦曲线。如果多条正弦曲线在参数空间中相交于同一点，那么就认为图像中存在一条直线。这个交点的坐标即为直线的参数表示。

使用OpenCV实现直线检测

OpenCV提供了两种主要的霍夫变换方法来检测直线：

标准霍夫变换（cv2.HoughLines）：适用于检测完整的直线，返回直线的极坐标表示（rho, theta）。
概率霍夫变换（cv2.HoughLinesP）：适用于检测线段，返回线段的端点坐标。相比标准霍夫变换，概率霍夫变换计算效率更高，更适合实际应用。

下面是一个使用概率霍夫变换检测直线的完整流程：

1. 图像预处理

在进行直线检测之前，通常需要对图像进行预处理，包括灰度转换、高斯模糊和边缘检测。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯模糊减少噪声
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

2. 直线检测

使用cv2.HoughLinesP函数进行直线检测。该函数需要设置多个参数，包括距离分辨率、角度分辨率、阈值、最小线段长度和最大线段间隙。

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

3. 计算斜率并筛选直线

检测到的直线以[[x1, y1, x2, y2]]的形式存储。我们可以遍历这些直线，计算其斜率，并筛选出符合特定斜率范围的直线。

def filter_lines_by_slope(lines, min_slope, max_slope):
    valid_lines = []
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        if x2 - x1 != 0:  # 避免除以零错误
            slope = (y2 - y1) / (x2 - x1)
            if min_slope <= slope <= max_slope:
                valid_lines.append(line)
    return valid_lines

# 筛选斜率在1到2之间的直线
valid_lines = filter_lines_by_slope(lines, 1, 2)

4. 绘制直线

最后，我们可以将筛选后的直线绘制在原图上，以便可视化结果。

for line in valid_lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('Detected Lines', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码示例

将上述代码片段组合在一起，得到完整的直线检测和斜率计算程序：

import cv2
import numpy as np

def filter_lines_by_slope(lines, min_slope, max_slope):
    valid_lines = []
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        if x2 - x1 != 0:  # 避免除以零错误
            slope = (y2 - y1) / (x2 - x1)
            if min_slope <= slope <= max_slope:
                valid_lines.append(line)
    return valid_lines

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 检测直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 筛选斜率在1到2之间的直线
valid_lines = filter_lines_by_slope(lines, 1, 2)

# 绘制直线
for line in valid_lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('Detected Lines', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()