OpenCV实战（14）——图像线条提取

OpenCV实战（14）——图像线条提取

• • 0. 前言
  • 1. 检测图像轮廓
  • • 1.1 图像轮廓
    • 1.2 使用 Canny 算子检测图像轮廓
  • 2. 使用霍夫变换检测图像中的线条
  • • 2.1 线条的表示
    • 2.2 霍夫变换检测直线
    • 2.3 概率霍夫变换
    • 2.4 霍夫变换与概率霍夫变换对比
    • 2.5 霍夫变换检测圆
  • 3. 完整代码
  • 小结
  • 系列链接

0. 前言

基于内容的图像分析，需要从构成图像的像素集合中提取有意义的特征。轮廓、线条、区域等是基本的图像基元，可用于描述图像中包含的元素。本节将介绍如何提取重要的图像线条特征。

1. 检测图像轮廓

1.1 图像轮廓

图像轮廓包含了重要的视觉信息，可以用于描绘图像元素，因此，通常用于物体识别等计算机视觉任务。然而，简单的二值轮廓图有两个主