Question

我希望我写的题目是正确的，因为我不知道如何准确地解释它。考虑下面的代码：

lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)
for rho,theta in lines[0]:
    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)

为什么必须写for rho,theta in lines[0]:？通过这种代码，我只能获得一行。我试图删除lines中的索引，但我得到了ValueError: need more than 1 value to unpack。我试图打印返回的值，它看起来像这样：

[[[ 287.            1.97222209]]

[[ 885.            1.20427716]]

[[ 881.            1.22173047]]]

我有点解决了这个问题，我的代码看起来像这样：

lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)
for i in range(10):
    for rho,theta in lines[i]:

我想知道，究竟发生了什么？或者我在这里做错了什么？

Answer 1

我相信它应该是这样的：

for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    ...

这样您就可以遍历lines数组中的所有值，每个值都是由line和rho组成的theta。

如果将它们构造为

，那当然会更加明智

[ [r0,t0], [r1,t1], ... ,[rn,tn] ]

但是他们通过使用额外的嵌套

使它变得混乱

[ [[r0,t0]], [[r1,t1]], ... ,[[rn,tn]] ]

形式。

line in lines:循环提供[[ri,ti]]个字词，然后您可以通过[ri,ti]将其转入line[0]，然后将其传递到rho和{{ 1}}。

Answer 2

问题和答案是指基于opencv 3.0.0的tutorial。在openCV 3.2.0中，由houghlines返回的嵌套列表是一个nX1X2数组（其中n是行数），访问rho和theta的正确方法可以在tutorial中找到。

所以..根据第一个教程：＆＃34;行＆＃34;是一个多维1XnX2阵列（ndarray），其中n是检测到的行数。

第一个数组只包含一个元素，行[0]（nX2数组），这是你的行列表（你只需要遍历这个）。

在第二级，你有行[0] [0]，行[0] [1]，...，行[0] [n]。（这是你的行）

最后，在第3级，你有行[0] [n] [0]和行[0] [n] [1]，它们是每行的rho和theta值。您的解决方案无法正常工作，因为没有行[1]数组！

您可以将其添加到代码中并查看其打印内容。

print lines.shape
print lines[0].shape
print lines[0][0].shape

Answer 3

for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)

这适用于Python2.7（Anaconda）和OpenCV3.1.0。 OpenCV（1XnX2）提供的在线文档中的示例与HoughLines函数（nX1X2）中实际返回的示例之间似乎存在不匹配。

Answer 4

通过编写line[0]，您可以访问数组的第一个元素。在这种情况下，第一个元素是包含行参数rho和theta的另一个数组。这就是cv2.HoughLines函数返回结果的方式。

因此，如果您想迭代rho和theta的每个组合（即图像中找到的每一行），您可以编写

for [rho, theta] in lines[0]:
    print rho
    print theta

Answer 5

这对我有用

for l in lines:
    rho = l[0][0]
    theta = l[0][1]
    a = np.cos(theta)

Answer 6

lines=cv2.HoughLines(canny,1,numpy.pi/180,120)
for i in lines:
    # print(i)
    rho=i[0][0]
    theta=i[0][1]
    a=numpy.cos(theta)
    b=numpy.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),(0,255,0),1)
cv2.imshow('ss',img)

Answer 7

img = cv2.Canny(img,50,150)
lines = cv2.HoughLines(img,1,np.pi/180,50)
for k in range(lines.shape[0]):
    for rho,theta in lines[k]:
            a = np.cos(theta)
            b = np.sin(theta)
            x0 = a*rho
            y0 = b*rho
            P=2*max(img.shape)
            x1 = int(x0 + P*(-b))
            y1 = int(y0 + P*(a))
            x2 = int(x0 - P*(-b))
            y2 = int(y0 - P*(a))
            cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),5)

为什么需要使用索引访问Python的OpenCV的cv2.HoughLines的返回值？

7 个答案: