OpenCV | 霍夫变换：以车道线检测为例

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]