查找由Canny边缘检测器检测到的线的坐标
查找由Canny边缘检测器检测到的线的坐标
提问于 2021-02-26 00:36:51
我一直在尝试提取图像中出现的线条的坐标。
我尝试了精明的边缘检测来检测线条。他们被成功地检测到了。
我怎样才能找到这些线的坐标呢？
img = cv2.imread('/content/sample_data/dilatedtest1.png',0)
edges = cv2.Canny(img,100,200)
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray')
plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()Stack Overflow用户
发布于 2021-02-27 04:14:46
您可以使用cv2.HoughLines()来检测边缘图像中的线条。这些行以参数形式返回：rho = x * cos(theta) + y * sin(theta)的(rho,theta)对。下面的代码(摘自OpenCV关于使用cv2.HoughLines()的教程)展示了如何获取线(x1,y1)和(x2,y2)中两个点的像素坐标。相交两条线是很容易的，因为你有线作为点对(在网上搜索线-线相交)。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dave.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)
for rho,theta in lines[0]:
a = np.cos(theta)
b = np.sin(theta)
x0 = a*rho
y0 = b*rho
x1 = int(x0 + 1000*(-b))
y1 = int(y0 + 1000*(a))
x2 = int(x0 - 1000*(-b))
y2 = int(y0 - 1000*(a))
cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)
cv2.imwrite('houghlines3.jpg',img)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66372648
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