备赛笔记：Opencv学习：直线检测

直线检测一般使用函数HoughLines或HoughLinesP，第二种方法为概率版本Hoygh变换，这个函数是优化版本，计算速度更快

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    x, y = frame.shape[0:2]
    small_frame = cv2.resize(frame, (int(y / 2), int(x / 2)))
    
    gray = cv2.cvtColor(small_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 120)
    minLineLength = 10
    maxLineGap = 5
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength, maxLineGap)
    
    try:
        for x1, y1, x2, y2 in lines[0]:
            cv2.line(small_frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        cv2.imshow("lines", small_frame)
    except Exception:
        continue
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

程序说明：
1 x, y = frame.shape[0:2]
small_frame = cv2.resize(frame, (int(y / 2), int(x / 2)))
gray = cv2.cvtColor(small_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
把图像缩放为原来四分之一并转化为灰度图，以减小计算量

2 edges = cv2.Canny(gray, 50, 120)
使用Canny函数提取边缘

3 lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength, maxLineGap)
使用HoughLineP提取直线
参数说明：
参数1：要处理的二值图像
参数2：rho和theta，一般取值1和 np.pi / 180
参数3：阈值，低于该阈值会被忽略
参数4：最小直线长度，小于该长度会被忽略
参数5：最大线段间隙，大于该间隙会被认为是两条线

4 try:
for x1, y1, x2, y2 in lines[0]:
cv2.line(small_frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow(“lines”, small_frame)
except Exception:
continue
画出并显示直线
上一步如果没有检测到直线，lines可能为None或空数组，这是进行数组操作就会报错。因此要使用异常处理语句，如果出现Exception（无论是类型错误还是数组错误），就continue，重新检测一轮