使用opencv-python来检测图片中的直线的步骤

1、首先，要往python编译器里面加载模块和图片。# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread("C:/……/a.jpg") #需要图片的绝对路径cv2.imshow('0', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

2、运行上图的代码，可以显示原图。

3、把图片变成灰度图：gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4、用Canny算子检测图像的边界。这里的原理，就是图像卷积处理，而Canny算子就是卷积内核，又叫卷积模版。edges = cv2.Canny(gray,50,200)

5、用Hough变换来检测edges里面的直线：ls = cv2.HoughLines猾诮沓靥(edges,1,np.pi/180,100)l1 = ls[:,0,:]输出直线的端点坐标pr足毂忍珩int(l1)一共检测出9条直线。

6、在原图中把所有的直线，凸显出来：for r,t in l1[:]: a = np.cos(t) b = np.sin(t) x0 = a*r y0 = b*r 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),(0,255,255),1)

7、运行，出图。观察发现，有得线段没检测出来，而有的不存在的直线反而画出来了。