Python+Opencv實現(xiàn)表格邊框線檢測

更新時間：2023年05月16日 09:21:05 作者：袁袁袁袁滿

Python數(shù)據(jù)開發(fā)工作時偶爾會要求對圖片做邊框線檢查和圖片中的直線，本文為大家整理了相關(guān)的實現(xiàn)方法，非常實用，建議有需要的小伙伴收藏一下

1. 判斷圖片中是否有表格

該示例代碼使用邊緣檢測和霍夫變換提取圖片中的直線，然后根據(jù)直線數(shù)量來判斷是否有表格。這只是一個簡單的示例，具體的判斷方法和算法需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

import numpy as np
import cv2

# 加載圖片
img = cv2.imread(r'E:\test1.png') # 注意路徑中不能有中文

# 轉(zhuǎn)為灰度圖
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 進(jìn)行邊緣檢測
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 進(jìn)行霍夫變換，提取直線
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 統(tǒng)計直線數(shù)量，判斷是否有表格
if len(lines) > 10:
    print('圖片中有表格')
else:
    print('圖片中沒有表格')

2. 提取圖片中的直線

該示例代碼使用Canny邊緣檢測和霍夫變換提取圖片中的直線，并使用cv2.line函數(shù)繪制直線。您可以根據(jù)需要調(diào)整邊緣檢測和霍夫變換的參數(shù)，以獲得更好的結(jié)果。此外，該示例代碼僅繪制直線，如果需要識別表格邊框線的坐標(biāo)和位置，可以使用霍夫變換的輸出結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步處理。

import numpy as np
import cv2

# 加載圖片
img = cv2.imread(r'E:\test1.png') # 注意路徑中不能有中文

# 轉(zhuǎn)為灰度圖
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 進(jìn)行邊緣檢測
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 進(jìn)行霍夫變換，提取直線
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 繪制直線
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 顯示結(jié)果圖片
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

運行結(jié)果如下所示：

到此這篇關(guān)于Python+Opencv實現(xiàn)表格邊框線檢測的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Opencv邊框線檢測內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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