1 介紹

本文主要介紹OpenCV自帶的直線檢測(cè)函數(shù)HoughLines()的用法，這個(gè)函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)二值化圖像，所以在進(jìn)行霍夫變換之前要首先進(jìn)行二值化，或者進(jìn)行Canny 邊緣檢測(cè)。第二和第三個(gè)值分別代表β 和 θ 的精確度。第四個(gè)參數(shù)是閾值，只有累加其中的值高于閾值時(shí)才被認(rèn)為是一條直線，也可以把它看成能檢測(cè)到的直線的最短長度（以像素點(diǎn)為單位）。返回值就是（β; θ）。β 的單位是像素，θ的單位是弧度。

2 代碼

#直線檢測(cè)
#使用霍夫直線變換做直線檢測(cè)，前提條件：邊緣檢測(cè)已經(jīng)完成
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
 
#標(biāo)準(zhǔn)霍夫線變換
def line_detection(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)
    edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)  #apertureSize參數(shù)默認(rèn)其實(shí)就是3
    cv.imshow("edges", edges)
    lines = cv.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 80)
    for line in lines:
        rho, theta = line[0]  #line[0]存儲(chǔ)的是點(diǎn)到直線的極徑和極角，其中極角是弧度表示的。
        a = np.cos(theta)   #theta是弧度
        b = np.sin(theta)
        x0 = a * rho    #代表x = r * cos（theta）
        y0 = b * rho    #代表y = r * sin（theta）
        x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) #計(jì)算直線起點(diǎn)橫坐標(biāo)
        y1 = int(y0 + 1000 * a)    #計(jì)算起始起點(diǎn)縱坐標(biāo)
        x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) #計(jì)算直線終點(diǎn)橫坐標(biāo)
        y2 = int(y0 - 1000 * a)    #計(jì)算直線終點(diǎn)縱坐標(biāo)    注：這里的數(shù)值1000給出了畫出的線段長度范圍大小，數(shù)值越小，畫出的線段越短，數(shù)值越大，畫出的線段越長
        cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)    #點(diǎn)的坐標(biāo)必須是元組，不能是列表。
    cv.imshow("image-lines", image)
 
#統(tǒng)計(jì)概率霍夫線變換
def line_detect_possible_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)
    edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)  # apertureSize參數(shù)默認(rèn)其實(shí)就是3
    lines = cv.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 60, minLineLength=60, maxLineGap=5)
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
    cv.imshow("line_detect_possible_demo",image)
 
src = cv.imread(r'..\edge.jpg')
print(src.shape)
cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input_image', src)
line_detection(src)
src = cv.imread(r'..\edge.jpg') #調(diào)用上一個(gè)函數(shù)后，會(huì)把傳入的src數(shù)組改變，所以調(diào)用下一個(gè)函數(shù)時(shí)，要重新讀取圖片
line_detect_possible_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

3、效果

Qt 可以做什么？

Qt 雖然經(jīng)常被當(dāng)做一個(gè) GUI 庫，用來開發(fā)圖形界面應(yīng)用程序，但這并不是 Qt 的全部；Qt 除了可以繪制漂亮的界面（包括控件、布局、交互），還包含很多其它功能，比如多線程、訪問數(shù)據(jù)庫、圖像處理、音頻視頻處理、網(wǎng)絡(luò)通信、文件操作等，這些 Qt 都已經(jīng)內(nèi)置了。

大部分應(yīng)用程序都可以使用 Qt 實(shí)現(xiàn)，除了與計(jì)算機(jī)底層結(jié)合特別緊密的，例如驅(qū)動(dòng)開發(fā)，它直接使用硬件提供的編程接口，而不能使用操作系統(tǒng)自帶的函數(shù)庫。

下面的程序都使用 Qt 開發(fā)：WPS、YY語音、Skype、豆瓣電臺(tái)、蝦米音樂、淘寶助理、千牛、暴雪的戰(zhàn)網(wǎng)客戶端、VirtualBox、Opera、咪咕音樂、Google地圖、Adobe Photoshop Album 等。

Linux 也是嵌入式的主力軍，廣泛應(yīng)用于消費(fèi)類電子、工業(yè)控制、軍工電子、電信/網(wǎng)絡(luò)/通訊、航空航天、汽車電子、醫(yī)療設(shè)備、儀器儀表等相關(guān)行業(yè)。

Qt 雖然也支持手機(jī)操作系統(tǒng)，但是由于 Android 本身已經(jīng)有Java和 Kotlin，iOS 本身已經(jīng)有 Objective-C 和 Swift，所以 Qt 在移動(dòng)端的市場(chǎng)份額幾乎可以忽略。

總起來說，Qt 主要用于桌面程序開發(fā)和嵌入式開發(fā)。

本文福利，莬費(fèi)領(lǐng)取Qt開發(fā)學(xué)習(xí)資料包、技術(shù)視頻，內(nèi)容包括（C++語言基礎(chǔ)，C++設(shè)計(jì)模式，Qt編程入門，QT信號(hào)與槽機(jī)制，QT界面開發(fā)-圖像繪制，QT網(wǎng)絡(luò)，QT數(shù)據(jù)庫編程，QT項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，QSS，OpenCV，Quick模塊，面試題等等）↓↓↓↓↓↓見下面↓↓文章底部點(diǎn)擊莬費(fèi)領(lǐng)取↓↓文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-627581.html

到了這里，關(guān)于OpenCV如何實(shí)現(xiàn)直線檢測(cè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！