opencv 直线拟合

最新推荐文章于 2025-03-26 21:49:27 发布

视觉一只白

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分类专栏： opencv

本文链接：https://blog.csdn.net/zhangjunp3/article/details/79990057

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本文介绍了如何利用OpenCV进行直线拟合，特别是在霍夫直线检测效果不佳时，通过二值分析、骨架提取来拟合直线的方法。涉及距离变换、水平与垂直投影，并提供了C++和Python的实现代码示例。

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一、话说直线拟合

霍夫直线检测容易受到线段形状与噪声的干扰而失真，这个时候我们需要另辟蹊径，通过对图像进行二值分析，提取骨架，对骨架像素点拟合生成直线，这种做法在一些场景下非常有效，而且效果还比较好。前面已经讲过霍夫变换，这里就不再叙述，直接上干货。

二、距离变换

距离变换是二值图像处理与操作中常用手段，在骨架提取，图像窄化中常有应用。距离变换的结果是得到一张与输入图像类似的灰度图像，但是灰度值只出现在前景区域。并且越远离背景边缘的像素灰度值越大。OpenCV中距离变换的函数如下：

void distanceTransform( InputArray src, OutputArray dst， int distanceType, int maskSize, int dstType=CV_32F);@param src 8-bit, single-channel (binary) source image.

@param dst Output image with calculated distances. It is a 8-bit or 32-bit floating-point,single-channel image of the same size as src .

@param distanceType Type of distance, see cv::DistanceTypes

@param maskSize Size of the distance transform mask, see cv::DistanceTransformMasks. In case of the DIST_L1 or DIST_C distance type, the parameter is forced to 3 because a \f$3\times 3\f$ mask gives

the same result as \f$5\times 5\f$ or any larger aperture.

@param dstType Type of output image. It can be CV_8U or CV_32F. Type CV_8U can be used only for the first variant of the function and distanceType == DIST_L1.

DIST_L1、DIST_L2、DIST_C计算像素距离方式如下：