这篇文章主要介绍了在Python中如何使用OpenCV进行直线检测的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇在Python中如何使用OpenCV进行直线检测文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
1. 引言
在图像处理中，直线检测是一种常见的算法，它通常获取n个边缘点的集合，并找到通过这些边缘点的直线。其中用于直线检测，最为流行的检测器是基于霍夫变换的直线检测技术。
2. 霍夫变换
霍夫变换是图像处理中的一种特征提取方法，可以识别图像中的几何形状。它将在参数空间内进行投票来决定其物体形状，通过检测累计结果找到一极大值所对应的解，利用此解即可得到一个符合特定形状的参数。
在使用霍夫变换侦测直线前，须先利用边缘检测算法来减少图像的数据量、剔掉不相关的信息，保留图像中重要的结构特征。
3. 举个栗子
3.1 读入图像 进行灰度化
首先我们读入样例测试图像，然后利用cvtColor()函数进行灰度化操作，样例代码如下：
im = cv2.imread("./ladder.png")gray_img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)运行结果如下：
上图中左侧为彩色原图，右侧为执行灰度化后的灰度图。
3.2 执行边缘检测
接着我们来利用边缘检测算法（Canny、Sobel、Laplacian等）来检测物体边缘，样例代码如下：
canny = cv2.Canny(gray_img, 30, 150)运行结果如下：
3.3 进行霍夫变换
最后，我们使用霍夫变换来得出直线检测结果，样例代码如下：
lines = cv2.HoughLines(canny, 1, np.pi / 180, 180)lines1 = lines[:, 0, :]for rho, theta in lines1[:]: a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a * rho y0 = b * rho x1 = int(x0 + 3000 * (-b)) y1 = int(y0 + 3000 * (a)) x2 = int(x0 - 3000 * (-b)) y2 = int(y0 - 3000 * (a)) cv2.line(im, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)运行结果如下：
可以看出，通过简单的几步操作，我们就可以很方便的检测出图像中的所有直线。
补充
当然Python利用OpenCV不仅能检测直线，还能检测出直线倾斜角度。下面是实现的核心代码
import cv2import numpy as npdef line_detect(image): # 将图片转换为HSV hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 设置阈值 lowera = np.array([0, 0, 221]) uppera = np.array([180, 30, 255]) mask1 = cv2.inRange(hsv, lowera, uppera) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) # 对得到的图像进行形态学操作（闭运算和开运算） mask = cv2.morphologyEx(mask1, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) #闭运算：表示先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作 mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) #开运算：表示的是先进行腐蚀，再进行膨胀操作 # 绘制轮廓 edges = cv2.Canny(mask, 50, 150, apertureSize=3) # 显示图片 cv2.imshow("edges", edges) # 检测白线 这里是设置检测直线的条件，可以去读一读HoughLinesP()函数，然后根据自己的要求设置检测条件 lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 40,minLineLength=10,maxLineGap=10) print "lines=",lines print "========================================================" i=1 # 对通过霍夫变换得到的数据进行遍历 for line in lines: # newlines1 = lines[:, 0, :] print "line["+str(i-1)+"]=",line x1,y1,x2,y2 = line[0] #两点确定一条直线，这里就是通过遍历得到的两个点的数据 （x1,y1）(x2,y2) cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2) #在原图上画线 # 转换为浮点数，计算斜率 x1 = float(x1) x2 = float(x2) y1 = float(y1) y2 = float(y2) print "x1=%s,x2=%s,y1=%s,y2=%s" % (x1, x2, y1, y2) if x2 - x1 == 0: print "直线是竖直的" result=90 elif y2 - y1 == 0 : print "直线是水平的" result=0 else: # 计算斜率 k = -(y2 - y1) / (x2 - x1) # 求反正切，再将得到的弧度转换为度 result = np.arctan(k) * 57.29577 print "直线倾斜角度为：" + str(result) + "度" i = i+1 # 显示最后的成果图 cv2.imshow("line_detect",image) return resultif __name__ == '__main__': # 读入图片 src = cv2.imread("lines/line6.jpg") # 设置窗口大小 cv2.namedWindow("input image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # 显示原始图片 cv2.imshow("input image", src) # 调用函数 line_detect(src) cv2.waitKey(0)关于“在Python中如何使用OpenCV进行直线检测”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“在Python中如何使用OpenCV进行直线检测”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注编程网行业资讯频道。
