OpenCV实战（14）——图像线条提取

OpenCV实战系列的第14篇，带大家探索图像线条提取的奥秘！图像线条提取，听起来像是在画作中勾勒出线条，但其实是一项非常实用的技术。无论是道路上的交通标志识别，还是工业检测中的物体边缘提取，线条提取都能大显身手。

你可能会想，为什么不直接用肉眼看线条？当然是因为计算机需要“学会”识别。OpenCV给了我们两个神器：Canny算子和霍夫变换。Canny算子能像敏锐的画师，勾勒出图像的轮廓，而霍夫变换则像一位“线条猎人”，能从复杂的图像中精准捕捉到直线或圆。

比如，假设我们有一张马路的图片，Canny算子会先帮你把马路的边缘画出来，霍夫变换则会识别出哪些是车道线，哪些是斑马线。更厉害的是，概率霍夫变换还能减少计算量，让程序更快更高效。

所以，线条提取不仅仅是为了“画画”，更是为计算机视觉任务打下基础。如果你还在犹豫要不要学习OpenCV，不妨从这篇文章开始，毕竟连画线条都能变得这么有趣！

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

戏剧知识