確率的ハフ変換(線分検出)

V2.4.11, V3.0.0
In [3]:
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

#Ipythonで表示用の設定
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#画像読込
in_img = cv2.imread("building.jpg")

# 入力画像をグレースケール変換
gray = cv2.cvtColor(in_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#ガウシアンフィルタ処理
gauss = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)

#キャニーエッジ検出
edges = cv2.Canny(gauss,50,100,apertureSize = 3)

minLineLength = 50
maxLineGap = 10

#ハフ変換                  
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)

# グレースケール変換をBGR変換
color = cv2.cvtColor(gray,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:
    cv2.line(color,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

# 直線の描画

#OpenCVがBGRなのでRGBに変換
disp_in_img  = cv2.cvtColor(color,  cv2.COLOR_BGR2RGB)

#画像表示
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.subplot(221)
plt.imshow(gray,cmap='gray', aspect='auto')
plt.subplot(222)
plt.imshow(edges,cmap='gray')
plt.subplot(223)
plt.imshow(disp_in_img)
Out[3]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0xa5c7490>

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