Python OpenCV 直線檢測

本文將介紹在Python OpenCV中進行直線檢測的方法，主要涉及到圖像的邊緣檢測、霍夫變換和繪製直線等操作。

一、邊緣檢測

由於直線檢測是從圖像的邊緣開始的，因此必須先找到圖像中的邊緣。實現邊緣檢測的方法有很多，這裡介紹一種簡單但常用的方法：Canny邊緣檢測。

Canny邊緣檢測是一種基於梯度的方法，它通過計算每個像素點的梯度和方向，從而找到圖像中的邊緣。在Python OpenCV中，可以使用cv2.Canny()函數來實現Canny邊緣檢測。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度方式讀入圖片
edges = cv2.Canny(img, 50, 150) # Canny邊緣檢測
cv2.imshow('Canny', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代碼中，使用cv2.imread()函數以灰度方式讀入一張圖片，然後使用cv2.Canny()函數進行Canny邊緣檢測，最後使用cv2.imshow()函數顯示邊緣檢測結果。

二、霍夫變換

霍夫變換是一種常用於圖像處理中的技術，它可以將圖像中的某些特定形狀（如直線、圓）從投影空間映射到參數空間中，並通過參數空間中的投票機制找到形狀的位置和方向。

在進行直線檢測時，可以使用霍夫線變換（Hough Line Transform）來找到圖像中的直線。在Python OpenCV中，可以使用cv2.HoughLines()函數進行霍夫變換。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 轉灰度圖像
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # Canny邊緣檢測
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200) # 霍夫線變換

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('Hough Lines', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代碼中，使用cv2.HoughLines()函數進行霍夫線變換，返回的是一組笛卡爾坐標系（rho, theta），其中rho表示直線到原點的距離，theta表示直線與x軸的夾角。然後對每條直線進行處理，獲取起始和結束坐標，最後使用cv2.line()函數繪製直線。

三、霍夫概率變換

霍夫概率變換（Hough Line Transform）是一種基於霍夫變換的改進方法，其主要優點是可以對圖像中的部分區域進行直線檢測，避免檢測整張圖像。

在Python OpenCV中，可以使用cv2.HoughLinesP()函數進行霍夫概率變換。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 轉灰度圖像
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # Canny邊緣檢測
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10) # 霍夫概率線變換

for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('Hough Lines P', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代碼中，使用cv2.HoughLinesP()函數進行霍夫概率變換，其中minLineLength表示每條直線的最短長度，maxLineGap表示兩條直線之間的最大間隔。然後對每條直線進行處理，獲取起始和結束坐標，最後使用cv2.line()函數繪製直線。

四、結論

本文介紹了Python OpenCV中進行直線檢測的方法，主要涉及到圖像的邊緣檢測、霍夫變換和繪製直線等操作。在實際應用中，可以選擇不同的方法進行直線檢測，從而達到最佳效果。