本文主要介绍OpenCV自带的直线检测函数HoughLines()的用法,这个函数的第一个参数是一个二值化图像,所以在进行霍夫变换之前要首先进行二值化,或者进行Canny 边缘检测。第二和第三个值分别代表β 和 θ 的精确度。第四个参数是阈值,只有累加其中的值高于阈值时才被认为是一条直线,也可以把它看成能检测到的直线的最短长度(以像素点为单位)。返回值就是(β; θ)。β 的单位是像素,θ的单位是弧度。
#直线检测
#使用霍夫直线变换做直线检测,前提条件:边缘检测已经完成
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
#标准霍夫线变换
def line_detection(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)
edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) #apertureSize参数默认其实就是3
cv.imshow("edges", edges)
lines = cv.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 80)
for line in lines:
rho, theta = line[0] #line[0]存储的是点到直线的极径和极角,其中极角是弧度表示的。
a = np.cos(theta) #theta是弧度
b = np.sin(theta)
x0 = a * rho #代表x = r * cos(theta)
y0 = b * rho #代表y = r * sin(theta)
x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) #计算直线起点横坐标
y1 = int(y0 + 1000 * a) #计算起始起点纵坐标
x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) #计算直线终点横坐标
y2 = int(y0 - 1000 * a) #计算直线终点纵坐标 注:这里的数值1000给出了画出的线段长度范围大小,数值越小,画出的线段越短,数值越大,画出的线段越长
cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) #点的坐标必须是元组,不能是列表。
cv.imshow("image-lines", image)
#统计概率霍夫线变换
def line_detect_possible_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)
edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # apertureSize参数默认其实就是3
lines = cv.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 60, minLineLength=60, maxLineGap=5)
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("line_detect_possible_demo",image)
src = cv.imread(r'..\edge.jpg')
print(src.shape)
cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input_image', src)
line_detection(src)
src = cv.imread(r'..\edge.jpg') #调用上一个函数后,会把传入的src数组改变,所以调用下一个函数时,要重新读取图片
line_detect_possible_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
Qt 虽然经常被当做一个 GUI 库,用来开发图形界面应用程序,但这并不是 Qt 的全部;Qt 除了可以绘制漂亮的界面(包括控件、布局、交互),还包含很多其它功能,比如多线程、访问数据库、图像处理、音频视频处理、网络通信、文件操作等,这些 Qt 都已经内置了。
大部分应用程序都可以使用 Qt 实现,除了与计算机底层结合特别紧密的,例如驱动开发,它直接使用硬件提供的编程接口,而不能使用操作系统自带的函数库。
下面的程序都使用 Qt 开发:WPS、YY语音、Skype、豆瓣电台、虾米音乐、淘宝助理、千牛、暴雪的战网客户端、VirtualBox、Opera、咪咕音乐、Google地图、Adobe Photoshop Album 等。
Linux 也是嵌入式的主力军,广泛应用于消费类电子、工业控制、军工电子、电信/网络/通讯、航空航天、汽车电子、医疗设备、仪器仪表等相关行业。
Qt 虽然也支持手机操作系统,但是由于 Android 本身已经有Java和 Kotlin,iOS 本身已经有 Objective-C 和 Swift,所以 Qt 在移动端的市场份额几乎可以忽略。
总起来说,Qt 主要用于桌面程序开发和嵌入式开发。
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