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 cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img = 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(edges,1,np.pi/180,100)

l1 = ls[:,0,:]

输出直线的端点坐标

print(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。