画像内の直線を検出する

OpenCVで簡単にできる

ハフ変換

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('photo.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)

lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,400)
print(lines)
for line in lines:
  for rho,theta in line:
      a = np.cos(theta)
      b = np.sin(theta)
      x0 = a*rho
      y0 = b*rho
      x1 = int(x0 + 1000*(-b))
      y1 = int(y0 + 1000*(a))
      x2 = int(x0 - 1000*(-b))
      y2 = int(y0 - 1000*(a))

      cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)

cv2.imwrite('houghlines.jpg',img)

lineは
(p,θ)の配列で返ってきます。(p = xcosθ + ysinθ)

確率的ハフ変換

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('photo.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
minLineLength = 100
maxLineGap = 10
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)
for line in lines:
  for x1,y1,x2,y2 in line:
      cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

cv2.imwrite('houghlines2.jpg',img)

結果は始点と終点の配列として返って来ます。
第４引数のThresholdを調整しながら使いましょう。

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