Python直线检测如何实现(python找直线与曲线的交点)

python图像识别和人工智能开发中使用最为广泛和成熟的功能就是人脸识别了，那么人脸识别本质上是通过数学模型大量训练来获取到足够的样本数据。而它实际上也是对图像轮廓进行检测，那么今天就来给大家讲解一下python图像识别中最为基础的直线检测。

1.直线检测指的就是将一个图像之中最为显著的直线轮廓和边缘给识别出来，而在这一方面使用opencv第三方库是最好的。导入模块之后将图像给读取进来并且转为灰度图，因为灰度图之后黑白两色才能显示出图像的本质，示例如下：

importcv2
im=cv2.imread("./ladder.png")
gray_img=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2.图像转为灰度图之后输出图像一看线条还是不够明显，那么接下来就是要使用Canny这个边缘检测方法来将整个图像上物体的边缘都给凸显出来。这个时候灰度图没有色彩的干扰就能最大程度上显示图像边缘，示例如下：

canny=cv2.Canny(gray_img,30,150)

3.那么最后只需要使用霍夫变换算法来完成对边缘图像的检测就可以了，这个算法的作用就是将图像中物体的特征找出来，而这个特征可以是直线、原点、斜线或者是曲线圆形等等中的任意一个。

那么霍夫变换的算法实现需要用到for循环，具体的操作就是根据角度的变换来实现图像直线检测，详细代码示例如下所示：

lines=cv2.HoughLines(canny,1,np.pi/180,180)
lines1=lines[:,0,:]
forrho,thetainlines1[:]:
a=np.cos(theta)
b=np.sin(theta)
x0=a*rho
y0=b*rho
x1=int(x0+3000*(-b))
y1=int(y0+3000*(a))
x2=int(x0-3000*(-b))
y2=int(y0-3000*(a))
cv2.line(im,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)

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