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OpenCV 直线检测
OpenCV 中的 HoughLines() 和 HoughLinesP() 函数用来检测直线。 HoughLinesP() 只通过分析点的子集并估计这些点都属于同一条直线的概率，它是标准Hough变换的优化版本，拥有更快的执行速度。 关于Hough变换的介绍可以参考这篇文章： https://blog.csdn.net/on2way/article/details/47028969 本篇仅通过一个简单的例子讲解HoughLinesP 最后，由HoughLinesP()检测直线： lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, 1.0*np.pi/180, 120, minLineLength=10, maxLineGap HoughLinesP() 函数有6个参数，依次是： 第1个参数是二值图像，通常是边缘检测后的灰度图。 第2、3 个参数是线段的几何表示ρ 和 θ 的精度（可以理解为步长）。
4.1K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏机器视觉工坊
OpenCV与图像处理（四）
2、霍夫线变换 1）标准的霍夫变换：cv2.HoughLines() 2）霍夫变换直线概率：cv2.HoughLinesP() 概率霍夫变换是霍夫变换的优化，它没有考虑所有要点，取而代之的是仅采用随机的点子集 cv2.HoughLinesP()有两个新的参数： （1）minLineLength - 最小行长。小于此长度的线段将被拒绝。 gray, 50, 150, apertureSize=3) #apertureSize参数默认其实就是3 cv2.imshow("edges", edges) lines = cv2.HoughLinesP y1, x2, y2 in lines[0]: cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 255), 2) cv2.imshow("HoughLinesP_img HoughLinesP图 ?
95320发布于 2020-07-28 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
概率霍夫变换
50,150,apertureSize=3)#Canny算子 orgb=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) oShow=orgb.copy() lines=cv2.HoughLinesP lines=cv2.HoughLinesP(img, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap) img表示输入图像 rho表示以像素为单位的距离
47520编辑于 2022-05-28 - 来自专栏李蔚蓬的专栏
计算机视觉 OpenCV Android | 基本特征检测之 霍夫直线检测 详析
关于 Math.round()函数 关于 Imgproc.HoughLines() 与 Imgproc.HoughLinesP() 的 区别 以及 lines 参数位 的意义详析 以上的这个API函数需要对得到的每对极坐标参数 另外一个API函数则比较简单， 它省去了开发者自己把极坐标变换为直线坐标的过程， 直接返回每个线段/直线对应的两个点坐标， 其API函数与参数的解释具体如下： HoughLinesP(Mat image edges = new Mat(); Imgproc.Canny(src, edges, 50, 150, 3, true); Mat lines = new Mat(); Imgproc.HoughLinesP 释放内存 out.release(); edges.release(); } 这里需要注意的是， 图像二值化与边缘检测算法输出结果的质量在很大程度上影响 霍夫直线变换的结果， 同时在使用HoughLinesP GitHub项目 笔者基于作者GitHub维护的APP 霍夫空间 图片参考于此博文 原作者博文 关于 Math.round()函数 关于 Imgproc.HoughLines() 与 Imgproc.HoughLinesP
1.7K10发布于 2019-03-04 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【走进OpenCV】霍夫变换检测直线和圆
HoughLinesP函数用于调用累积概率霍夫线变换。 我们都知道，二维坐标轴上表示一条直线的方程式y = a*x + b，我们想求出一条直线就得想方设法求出其中的a和b的值。 HoughLinesP用法 此函数在HoughLines的基础上在末尾加了一个代表Probabilistic（概率）的P，表明使用的是累计概率变换。 , 3); cvtColor(midImage, dstImage, CV_GRAY2BGR); vector<Vec4i> lines; //与HoughLines不同的是，HoughLinesP 得到lines的是含有直线上点的坐标的，所以下面进行划线时就不再需要自己求出两个点来确定唯一的直线了 HoughLinesP(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 80
2.1K20发布于 2019-10-24 - 来自专栏云开发小程序1
python进阶——自动驾驶寻找车道
x2 = int((y2 - intercept)/slope) return np.array([x1,y1,x2,y2]) 霍夫变换的直线检测 用到的是Opencv封装好的函数cv.HoughLinesP 像素以弧度为单位的角度精度(np.pi/180较为合适) threshold：霍夫平面累加的阈值 minLineLength：线段最小长度(像素级) maxLineGap：最大允许断裂长度 lines = cv2.HoughLinesP canny_image = canny(frame) cropped_image = region_of_interest(canny_image) lines = cv2.HoughLinesP ) # canny_image = canny(lane_image) # cropped_image = region_of_interest(canny_image) # lines = cv2.HoughLinesP canny_image = canny(frame) cropped_image = region_of_interest(canny_image) lines = cv2.HoughLinesP
69630编辑于 2023-10-14 - 来自专栏CodecWang
17: 霍夫变换
目标 理解霍夫变换的实现 分别使用霍夫线变换和圆变换检测图像中的直线和圆 OpenCV函数：cv2.HoughLines(), cv2.HoughLinesP(), cv2.HoughCircles() Hough Transform)，是一种改进的霍夫变换： drawing = np.zeros(img.shape[:], dtype=np.uint8) # 3.统计概率霍夫线变换 lines = cv2.HoughLinesP 霍夫直线变换：cv2.HoughLines()（整条直线）, cv2.HoughLinesP()。 霍夫圆变换：cv2.HoughCircles()。
1.3K40编辑于 2021-12-07 - 来自专栏云时之间
CV学习笔记(十五):直线检测
在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线. opencv的HoughLinesP函数是统计概率霍夫线变换函数，该函数能输出检测到的直线的端点 ，其函数原型为：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[,
1.1K20发布于 2020-04-09 - 来自专栏机器视觉全栈er
opencv(4.5.3)-python(二十九)--Hough线变换
• 我们将看到以下函数：cv.HoughLines(), cv.HoughLinesP() 理论 Hough变换是一种流行的技术，可以检测任何形状。即使它是破碎的或扭曲一点点的形状，也可以检测。 使用的函数是cv.HoughLinesP()。它有两个新的参数。 • minLineLength - 线段的最小长度。短于此的线段会被拒绝。 gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3) lines = cv.HoughLinesP
1.1K20编辑于 2023-02-26 - 来自专栏AI科技时讯
OpenCV：霍夫直线变换和霍夫圆变换
目标1 在这一章当中，将学习 了解霍夫变换的概念 使用它来检测图像中的线条 函数：cv2.HoughLines()，cv2.HoughLinesP() 理论 如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是检测任何形状的一种比较流行的技术 使用的函数是cv2.HoughLinesP()。它有两个新的论点。 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) lines = cv2.HoughLinesP imshow('houghlinep', img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 看到如下结果： 可以看到在这张图上，cv2.HoughLines效果比cv2.HoughLinesP cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) lines = cv2.HoughLinesP
1.9K30编辑于 2023-09-01 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
实战：使用 OpenCV 的自动驾驶汽车车道检测（附代码）
cv2.HoughLinesP（）可以实现这一目标，此函数返回它可以在输入图像中找到的所有直线的列表，每条线由 [x1, y1, x2, y2] 表示。 def getLines(image): lines = cv2.HoughLinesP(image, 0.3, np.pi/180, 100, np.array([]), minLineLength =70, maxLineGap=20) return lines cv2.HoughLinesP() 的参数必须根据要求进行调整（尝试更改和调试最适合方法）。
1.1K00编辑于 2022-09-28 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
使用Python+OpenCV实现自动驾驶汽车的车道线检测
houghlinesp()可以帮助你实现这一点。这个函数返回它能在输入图像中找到的所有直线的列表。每一行用[x1, y1, x2, y2]表示。 现在，这看起来很简单，但是houghlinesp检测的基本工作原理需要一点时间来解释。所以我不会在本文中介绍它。相反，我建议你看一看此教程(#28，#29，#30应该足以理解霍夫直线原则)。 v=7m-RVJ6ABsY def getLines(image): lines = cv2.HoughLinesP(image, 0.3, np.pi/180, 100, np.array([ ]), minLineLength=70, maxLineGap=20) return lines 必须根据你的需求调整cv2.HoughLinesP()的参数(尝试更改和调试最适合你的)。
6.1K41发布于 2021-05-07 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
OpenCV系列之霍夫线变换 | 三十二
我们将看到以下函数：cv.HoughLines()，cv.HoughLinesP() 理论 如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术。 使用的函数是cv.HoughLinesP()。它有两个新的论点。 minLineLength - 最小行长。小于此长度的线段将被拒绝。 gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3) lines = cv.HoughLinesP
1.6K10发布于 2019-12-23 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
OpenCV轮廓检测，计算物体旋转角度
dstImage, CV_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图 //【3】进行霍夫线变换 vector<Vec4i> lines;//定义一个矢量结构lines用于存放得到的线段矢量集合 HoughLinesP ///////////////////////////////////////////// //霍夫变换进行直线检测，此处使用的是probabilistic Hough transform（cv::HoughLinesP waitKey(0); //cvtColor(tempimage,result_line, CV_GRAY2BGR);//转化边缘检测后的图为灰度图 vector<Vec4i> lines; cv::HoughLinesP
4.9K31发布于 2019-01-18 - 来自专栏云时之间
CV学习笔记(十五):直线检测
在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线. opencv的HoughLinesP函数是统计概率霍夫线变换函数，该函数能输出检测到的直线的端点 ? 其函数原型为： HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, lines[, minLineLength[, maxLineGap]]]) image参数表示边缘检测的输出图像
1.5K10发布于 2020-04-16 - 来自专栏陶陶计算机
实现车道线检测
np.copy(image) canny_image=canny(lane_image) cropped_image=region_of_interest(canny_image) lines=cv2.HoughLinesP canny_image = canny(frame) cropped_image = region_of_interest(canny_image) lines = cv2.HoughLinesP
60830编辑于 2022-05-13 - 来自专栏各类技术文章~
Python OpenCV 霍夫（Hough Transform）直线变换检测应用
函数名称与原型如下： lines = cv2.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, lines[, minLineLength[, maxLineGap] gaussian", gaussian) # 边缘检测 edges = cv.Canny(gaussian, 70, 150) cv.imshow("edges", edges) lines = cv.HoughLinesP
2.4K12发布于 2021-09-20 - 来自专栏书山有路勤为径
基于传统方法的车道线检测
frame,mask)//比特位的与操作 255实际就是8比特位为1然后与原像素进行比特位的与操作，就会保留原来像素的值 return segment 3.霍夫变换得到车道线 hough = cv.HoughLinesP canny) # plt.imshow(frame) # plt.show() segment = do_segment(canny) #手工分割 hough = cv.HoughLinesP
1.4K30发布于 2020-03-20 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
OpenCV 透视变换实例
gray,CV_BGR2GRAY); Canny(gray,gray,100,150,3); b)霍夫变换进行直线检测，此处使用的是probabilistic Hough transform（cv::HoughLinesP ）而不是standard Hough transform（cv::HoughLines） std::vector<Vec4i> lines; cv::HoughLinesP(gray,lines,1,CV_PI blur(bw, bw, cv::Size(3, 3)); cv::Canny(bw, bw, 100, 100, 3); std::vector<cv::Vec4i> lines; cv::HoughLinesP
70320编辑于 2022-11-29 - 来自专栏OpenCV与AI深度学习
实战 | 基于OpenCV的钢材表面划痕检测(步骤 + 源码)
霍夫直线检测 + 绘制结果 # get hough line segments threshold = 25 minLineLength = 10 maxLineGap = 20 lines = cv2.HoughLinesP
1.9K10编辑于 2023-12-20
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