如何在python中使用opencv对直线进行检测-创新互联
如何在python中使用opencv对直线进行检测？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
源码
import cv2
import numpy as np
def line_detect(image):
# 将图片转换为HSV
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 设置阈值
lowera = np.array([0, 0, 221])
uppera = np.array([180, 30, 255])
mask1 = cv2.inRange(hsv, lowera, uppera)
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
# 对得到的图像进行形态学操作（闭运算和开运算）
mask = cv2.morphologyEx(mask1, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) #闭运算：表示先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) #开运算：表示的是先进行腐蚀，再进行膨胀操作
# 绘制轮廓
edges = cv2.Canny(mask, 50, 150, apertureSize=3)
# 显示图片
cv2.imshow("edges", edges)
# 检测白线 这里是设置检测直线的条件，可以去读一读HoughLinesP()函数，然后根据自己的要求设置检测条件
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 40,minLineLength=10,maxLineGap=10)
print "lines=",lines
print "========================================================"
i=1
# 对通过霍夫变换得到的数据进行遍历
for line in lines:
# newlines1 = lines[:, 0, :]
print "line["+str(i-1)+"]=",line
x1,y1,x2,y2 = line[0] #两点确定一条直线，这里就是通过遍历得到的两个点的数据 （x1,y1）(x2,y2)
cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2) #在原图上画线
# 转换为浮点数，计算斜率
x1 = float(x1)
x2 = float(x2)
y1 = float(y1)
y2 = float(y2)
print "x1=%s,x2=%s,y1=%s,y2=%s" % (x1, x2, y1, y2)
if x2 - x1 == 0:
print "直线是竖直的"
result=90
elif y2 - y1 == 0 :
print "直线是水平的"
result=0
else:
# 计算斜率
k = -(y2 - y1) / (x2 - x1)
# 求反正切，再将得到的弧度转换为度
result = np.arctan(k) * 57.29577
print "直线倾斜角度为：" + str(result) + "度"
i = i+1
# 显示最后的成果图
cv2.imshow("line_detect",image)
return result
if __name__ == '__main__':
# 读入图片
src = cv2.imread("lines/line6.jpg")
# 设置窗口大小
cv2.namedWindow("input image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
# 显示原始图片
cv2.imshow("input image", src)
# 调用函数
line_detect(src)
cv2.waitKey(0)测试图片：
效果图：
关于如何在python中使用opencv对直线进行检测问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
新闻名称：如何在python中使用opencv对直线进行检测-创新互联
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