【图像处理】初等的直线检测算法

1、线用Canny算子检测图像的边界。

img0=cv2.imread('0.png')

img=cv2.Canny(img0,0,255)

2、上图中，除了边界像素等于255，其余都等于0。

因此，只统计非零像素。

r=int((u**2+v**2)**0.5)

acc=np.zeros((r,180))

for i in range(u):

    for j in range(v):

        if img[i,j]!=0:

            for m in range(1,180):

                m0=m*np.pi/180

                R=int(j*np.cos(m0)+i*np.sin(m0))

                if R<r and R>0:

                    acc[R,m]=acc[R,m]+1

为了便于查看，转置一下：

cv2.imwrite('2.png',acc.T)

3、画出像素最多的直线：

R,m1=np.where(acc==np.max(acc))

A=[]

for i in range(u):

    for j in range(v):

        if img[i,j]!=0:

            for m in range(1,180):

                m0=m*np.pi/180

                h=int(j*np.cos(m0)+i*np.sin(m0))

                if h==R and m==m1:

                    A.append((j,i))

cv2.line(img0,A[0],A[-1],(0,0,255),2)

4、用for循环，可以画出那些主要的线段：

B=np.reshape(acc,(1,-1))[0]

B=list(set(B))[::-1]

for i in range(5):

    R,m1=np.where(acc==B[i])

    A=[]

    for i in range(u):

        for j in range(v):

            if img[i,j]!=0:

                for m in range(1,180):

                    m0=m*np.pi/180

                    h=int(j*np.cos(m0)+i*np.sin(m0))

                    if h==R and m==m1:

                        A.append((j,i))

    

    cv2.line(img0,A[0],A[-1],(0,0,255),2)

有重复吗？

5、opencv内置的检测直线的算子速度很快：

img0=cv2.imread('0.png')

lines = cv2.HoughLinesP(img, 1, np.pi/180, 80,30,10)

for x1, y1, x2, y2 in lines[0]:

    cv2.line(img0, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0), 2)

cv2.imwrite('2.png',img0)

6、想多画几条线段？

img0=cv2.imread('0.png')

lines = cv2.HoughLinesP(img, 1, np.pi/180, 80,30,10)

for i in lines[:20]:       #或者100

    for x1, y1, x2, y2 in i:

        cv2.line(img0, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0), 2)

cv2.imwrite('2.png',img0)

7、img0=cv2.imread('0.png')

img=cv2.Canny(img0,0,50)

lines = cv2.HoughLinesP(img, 1, np.pi/180, 80,30,10)

for i in lines:

    for x1, y1, x2, y2 in i:

        cv2.line(img0, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0), 2)

cv2.imwrite('2.png',img0)

这里，采用了其它的边界检测阈值。有些东西看起来是直的，但是检测结果显示那不直。