如何在 OpenCV Python 中实现概率霍夫变换?

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概率霍夫变换是霍夫变换的优化。霍夫变换需要大量计算，即使对于具有两个参数的线也是如此。概率霍夫变换不会考虑所有点，它只考虑随机子集的点，这足以进行线检测。我们可以按照下面给出的步骤在图像上实现概率霍夫变换-

导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 OpenCV。确保您已经安装了它。
使用 cv2.imread() 读取输入图像。使用此方法读取的 RGB 图像为 BGR 格式。可选择将读取的 BGR 图像分配给 img。
现在使用 cv2.cvtColor() 函数将此 BGR 图像转换为灰度图像，如下所示。可选择将转换后的灰度图像指定为灰色。
对灰度图像应用阈值处理，将其转换为二值图像。调整第二个参数 (threshValue) 以获得更好的二值图像。
使用 Canny 边缘检测器在二值图像中查找边缘(您可以使用任何其他边缘检测器来检测边缘)。

edges = cv2.Canny(gray,50,200,apertureSize = 3)

使用 cv2.HoughLinesP() 对边缘图像应用概率霍夫变换。它返回检测到的线的坐标。

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 50, minLineLength, maxLineGap)

在图像上绘制线条并显示输出图像。

让我们看一些例子以便更清楚地理解。

输入图像

我们将在下面的例子中使用此图像作为输入文件。

示例

在此示例中，我们使用以下内容在图像上找到概率霍夫线变换线条属性 −

minLineLength = 10
maxLineGap = 5

# import required libraries
import cv2
import numpy as np

# read the input image
img = cv2.imread('sudoku.jpg')

# convert the input image to grayscale image
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# find the edges using Canny edge detector
edges = cv2.Canny(gray,50,200,apertureSize = 3)
minLineLength = 10
maxLineGap = 5

# apply probabilistic Hough transform
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,50,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.imshow('houghlines.jpg',img)
cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()