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python+opencv实现霍夫变换检测直线的方法

python 来源：转载作者：秩名发布时间：2018-12-27 13:27:34 人浏览

摘要

本篇文章给大家介绍python+opencv实现霍夫变换检测直线的方法。功能：创建一个滑动条来控制检测直线的长度阈值，即大于该阈值的检测出来，小于该阈值的忽略注意：这里用的函数是HoughLinesP而不是HoughLines，因为HoughLinesP直接给出了直线的断点，在画

本篇文章给大家介绍python+opencv实现霍夫变换检测直线的方法。

功能：

创建一个滑动条来控制检测直线的长度阈值，即大于该阈值的检测出来，小于该阈值的忽略
注意：这里用的函数是HoughLinesP而不是HoughLines，因为HoughLinesP直接给出了直线的断点，在画出线段的时候可以偷懒

代码：

# -*- coding: utf-8 -*- 
 
import cv2
 
#两个回调函数
def HoughLinesP(minLineLength):
  global minLINELENGTH 
  minLINELENGTH = minLineLength + 1
  print "minLINELENGTH:",minLineLength + 1
  tempIamge = scr.copy()
  lines = cv2.HoughLinesP( edges, 1, cv2.cv.CV_PI/180, minLINELENGTH, 0 )
  for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:
    cv2.line(tempIamge,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),1)
  cv2.imshow(window_name,tempIamge)
 
#临时变量
minLineLength = 20
 
#全局变量
minLINELENGTH = 20
max_value = 100
window_name = "HoughLines Demo"
trackbar_value = "minLineLength"
 
#读入图片，模式为灰度图，创建窗口
scr = cv2.imread("G:\\homework\\building.bmp")
gray = cv2.cvtColor(scr,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0)
edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize = 3)
cv2.namedWindow(window_name)
 
#创建滑动条
cv2.createTrackbar( trackbar_value, window_name, \
          minLineLength, max_value, HoughLinesP)
 
#初始化
HoughLinesP(20)
 
if cv2.waitKey(0) == 27: 
  cv2.destroyAllWindows()

调用：

>>> import os
>>> os.chdir("g:\homework")
>>> 
>>> import HoughLines
minLINELENGTH: 20
minLINELENGTH: 21
minLINELENGTH: 22
minLINELENGTH: 23
minLINELENGTH: 25
minLINELENGTH: 26
minLINELENGTH: 27
minLINELENGTH: 28

效果图：

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Tag : python(762)opencv(40)

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