python opencv 직선 검 측 및 경사 각도 측정(소스 코드+주석 첨부)
주:이 코드 는 간단 한 구조 이미지 의 직선 만 검사 할 수 있 고 복잡 한 구조의 그림 은 합 리 적 인 파 라 메 터 를 설정 해 야 합 니 다.
다음은
import cv2
import numpy as np
def line_detect(image):
# HSV
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
#
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)
# ( )
mask = cv2.morphologyEx(mask1, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # : ,
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # : ,
#
edges = cv2.Canny(mask, 50, 150, apertureSize=3)
#
cv2.imshow("edges", edges)
# , HoughLinesP() ,
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 40,minLineLength=10,maxLineGap=10)
print "lines=",lines
print "========================================================"
i=1
#
for line in lines:
# newlines1 = lines[:, 0, :]
print "line["+str(i-1)+"]=",line
x1,y1,x2,y2 = line[0] # , (x1,y1)(x2,y2)
cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2) #
# ,
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 " "
result=90
elif y2 - y1 == 0 :
print " "
result=0
else:
#
k = -(y2 - y1) / (x2 - x1)
# ,
result = np.arctan(k) * 57.29577
print " :" + str(result) + " "
i = i+1
#
cv2.imshow("line_detect",image)
return result
if __name__ == '__main__':
#
src = cv2.imread("lines/line6.jpg")
#
cv2.namedWindow("input image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
#
cv2.imshow("input image", src)
#
line_detect(src)
cv2.waitKey(0)
테스트 그림:효과 그림:
이미지 처리 가 비교적 거 칠 어서 시간 문제 로 인해 깊이 연구 하지 못 했다.
python opencv 가 직선 검 측 을 실현 하고 경사 각 도 를 측정 하 는 것 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 opencv 직선 검 측 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!
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