OpenCV中的cv2.fitline函數詳解

一、cv2.fitline是什麼

cv2.fitline函數是OpenCV中的一個較為重要的函數，它可以通過擬合一條直線，對圖像中的一些邊緣或輪廓進行線性擬合。在圖像分析和處理的許多領域中都會用到這個函數，例如斑點檢測、物體跟蹤等。

cv2.fitline函數的具體用法為：

cv2.fitline(points, distType, param, reps, aeps)

其中，points代表的是二維點集，distType是擬合線時所使用的距離類型，param表示該距離類型的額外參數，reps是隨機樣本取樣時的次數，aeps表示擬合線的精度。

二、使用cv2.fitline實現線性擬合

通過cv2.fitline函數可以對圖像中的邊緣或輪廓進行線性擬合，以便於後續的分析和處理。下面我們通過一個實例來展示如何使用cv2.fitline函數實現線性擬合。

首先我們準備一個二值化圖像，用於展示該函數的作用。具體的實現代碼如下所示：

import cv2
import numpy as np 

img = np.zeros((512,512,1), np.uint8)
cv2.rectangle(img, (100,100), (300,250), (255,255,255), 3)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

運行結果如下所示：

接下來我們對這個圖像中的直線進行線性擬合，具體實現代碼如下所示：

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 line in lines:
    rho,theta = line[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.imshow('houghlines3',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

運行結果如下所示：

緊接着，我們可以使用cv2.fitline函數對得到的直線進行線性擬合，具體實現代碼如下所示：

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 line in lines:
    rho,theta = line[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)
    [vx,vy,x,y] = cv2.fitLine(lines[0], cv2.DIST_L2,0,0.01,0.01)
    lefty = int((-x*vy/vx) + y)
    righty = int(((cols-x)*vy/vx)+y)
    cv2.line(img,(cols-1,righty),(0,lefty),(0,255,0),2)
cv2.imshow('fitline',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

運行結果如下所示：

我們可以看到，在經過擬合的直線上，出現了兩個綠色的點，它們分別代表了直線的起點和終點。

三、參數詳解

cv2.fitline函數中所涉及的參數對於線性擬合的效果有着非常重要的影響。下面我們對參數進行詳細的說明。

a. points參數

points參數是cv2.fitline函數中用於放置二維點集的參數，該參數是一個(N * 2)的NumPy數組，其中每一行表示二維空間中一個點的坐標，N表示樣本點的個數。需要注意的是，該參數必須具有單精度或雙精度浮點類型。

b. distType參數

distType參數是擬合線時使用的距離類型，在cv2.fitline函數中可以指定為以下幾種值：

• cv2.DIST_L2：表示歐幾里得距離（L2範數）
• cv2.DIST_L1：表示曼哈頓距離（L1範數）
• cv2.DIST_L12：表示L1-L2混合距離（設置參數的方式如下所示：cv2.DIST_L12(0.5)）
• cv2.DIST_FAIR：表示矯正後的Fair距離（設置參數的方式如下所示：cv2.DIST_FAIR(0.5)）
• cv2.DIST_WELSCH：表示矯正後的Welsch距離（設置參數的方式如下所示：cv2.DIST_WELSCH(0.5)）

c. param參數

param參數表示distType所對應的額外參數，對於魯棒估計距離或某些混合距離類型，該參數是必須設置的。如果沒有設置該參數，cv2.fitline函數將以0作為默認值進行計算。該參數的類型必須是浮點型。

d. reps參數

reps參數是隨機樣本取樣的次數。當計算分量時，cv2.fitline函數會從給定的二維點集中隨機提取reps組點並計算擬合直線。默認值是2。

e. aeps參數

aeps通常表示擬合的精度，但實際上是一個與誤差範圍有關的閾值。當兩點之間的垂足距離小於aeps時，該點被認為是與擬合直線“吻合”的點。默認值是0.01。

四、cv2.fitline的實際應用場景

cv2.fitline函數在圖像分析和處理的許多領域中都有着廣泛的應用。例如，它可以用於：

• 斑點檢測：當斑點呈線狀的時候，使用cv2.fitline函數可以得到斑點的長度和方向。
• 物體跟蹤：當物體呈線狀的時候，使用cv2.fitline函數可以得到物體的速度和方向。
• 邊緣檢測：cv2.fitline可以用於提取邊緣的方向和長度。
• 運動估計：利用cv2.fitline可以估計圖像中物體的運動方向和速度。

五、總結

本文對OpenCV中cv2.fitline函數進行了比較詳細的講解。簡單來說，cv2.fitline可以通過擬合一條直線，對圖像中的一些邊緣或輪廓進行線性擬合。在圖像分析和處理的許多領域中都會用到這個函數。除此之外，本文還介紹了cv2.fitline函數的具體用法、參數詳解以及實際應用場景等內容。