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OpenCV | 霍夫变换:以车道线检测为例

2024年08月04日 Asp.net 我要评论
masked_edge_img.jpg (经过掩码后的图像)输出结果 :147 (共有147条线段)

霍夫变换

  • 霍夫变换只能灰度图,彩色图会报错

lines = cv2.houghlinesp(edge_img,1,np.pi/180,15,minlinelength=40,maxlinegap=20)

  • 参数1:要检测的图片矩阵
  • 参数2:距离r的精度,值越大,考虑越多的线
  • 参数3:距离theta的精度,值越大,考虑越多的线
  • 参数4:累加数阈值,值越小,考虑越多的线
  • minlinelength :最短长度阈值,短于这个长度的线会被排除
  • maxlinegap:同一直线两点之间的最大距离

 

import cv2
import numpy as np

masked_edge_img.jpg (经过掩码后的图像)

edge_img = cv2.imread('masked_edge_img.jpg',cv2.imread_grayscale)
mask = np.zeros_like(edge_img)
#获取所有线段
lines = cv2.houghlinesp(edge_img, 1, np.pi/180, 15, minlinelength=40, maxlinegap=20)
len(lines)

 输出结果 :147 (共有147条线段)

#按照斜率分成车道线
left_lines = [line for line in lines if calculate_slope(line)>0]
right_lines = [line for line in lines if calculate_slope(line)<0]

(0)

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