cv2.HoughLines()函數是在二值圖像中查找直線，cv2.HoughLinesP()函數可以查找直線段。

cv2.HoughLinesP()函數原型：

HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None) 

• image： 必須是二值圖像，推薦使用canny邊緣檢測的結果圖像； 
• rho: 線段以像素為單位的距離精度，double類型的，推薦用1.0 
• theta： 線段以弧度為單位的角度精度，推薦用numpy.pi/180 
• threshod: 累加平面的閾值參數，int類型，超過設定閾值才被檢測出線段，值越大，基本上意味著檢出的線段越長，檢出的線段個數越少。根據情況推薦先用100試試
• lines：這個參數的意義未知，發現不同的lines對結果沒影響，但是不要忽略了它的存在 
• minLineLength：線段以像素為單位的最小長度，根據應用場景設置 
• maxLineGap：同一方向上兩條線段判定為一條線段的最大允許間隔（斷裂），超過了設定值，則把兩條線段當成一條線段，值越大，允許線段上的斷裂越大，越有可能檢出潛在的直線段

HoughLinesP()調用例子：

# coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
 
img = cv2.imread('02.jpg')
 
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
gaus = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0)
 
edges = cv2.Canny(gaus, 50, 150, apertureSize=3)
 
minLineLength = 100
maxLineGap = 10
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength, maxLineGap)
 
for x1, y1, x2, y2 in lines[0]:
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
 
cv2.imshow("houghline",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

到此這篇關于python opencv檢測直線 cv2.HoughLinesP的實現的文章就介紹到這了,更多相關opencv檢測直線cv2.HoughLinesP內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！