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ImageLines[image]

找到 image 中的线条，并且返回它们的端点坐标.

ImageLines[image,t]

利用阈值 t 来选择图像的线条.

ImageLines[image,t,d]

利用参数 d 来控制所检测线条的特征.

ImageLines[video,…]

找出 video 各帧中的直线.

更多信息和选项
Details and Options Details and Options
范例  
基本范例  
范围  
选项  
MaxFeatures  
Method  
应用  
可能存在的问题  
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相关指南
历史
按以下格式引用：

ImageLines

ImageLines[image]

找到 image 中的线条，并且返回它们的端点坐标.

ImageLines[image,t]

利用阈值 t 来选择图像的线条.

ImageLines[image,t,d]

利用参数 d 来控制所检测线条的特征.

ImageLines[video,…]

找出 video 各帧中的直线.

更多信息和选项

  • ImageLines 返回格式为 Line[{p1,p2}] 的线段列表，其中，用标准图像坐标系统表示每个 pi={xi,yi}.
  • ImageLines[image,t] 在 image 中找到的线条满足规范化的强度 (strength) 大于指定的阈值 t.
  • ImageLines 基于规范化的强度对结果排序.
  • 在 ImageLines[image,t,d] 中，参数 d 控制如何抑制闭合的线条. 如果值被设为零，那么返回所有检测到的线条. 当 d 设为 1 时，只有最强的线条可能被返回.
  • 可以给出下列选项：
  • MaxFeatures All返回最大特征数目
    Method "Hough"检测线条的方法
  • 设置 MaxFeatures->n 下，返回至多 n 条具有最大规范化强度的线条.
  • 可能的线检测方法是：
  • "Hough"基于 Hough 变换的线条（默认）
    "RANSAC"使用 RANSAC 算法的线条
  • 设置 Method->"Hough" 下，通过迭代选择 Hough 变换中的最强峰检测线条. 使用区分参数，从线条候选集合中排除了位于已经选择的峰值的矩形范围内的峰值.
  • 设置 Method->"RANSAC" 下，使用随机采样检测线条. 对于每个样本，由差异参数 d 指定的距离内的像素用于计算线条的强度. 被选择的线条上的像素不参与接下来的迭代.
  • 默认情况下，ImageLines 返回从边界扩展到边界的线条. 设置 Method->{"Segmented"->True} 下，检测到的线条可能被划分成较小的线段.

范例

打开所有单元 关闭所有单元

基本范例  (1)

检测并可视化图像中的直线：

Wolfram Language code: i = [image]; lines = ImageLines[i, 1 / 3]

突出显示检测线：

Wolfram Language code: HighlightImage[i, lines]

范围  (2)

指定差异参数：

Wolfram Language code: ImageLines[[image], .2, .2]

检测穿过前景像素的线：

Wolfram Language code: ImageLines[[image], .05]

选项  (3)

MaxFeatures  (1)

指定要检测的线条的最大数目：

Wolfram Language code: img = [image]; lines = ImageLines[EdgeDetect[img], MaxFeatures -> 5]
Wolfram Language code: HighlightImage[img, {Orange, lines}]

Method  (2)

默认情况下，使用 Method->"Hough" 检测线条：

Wolfram Language code: img = [image]; lines = ImageLines[img, .23, Method -> "Hough"]; HighlightImage[img, lines]

使用随机采样方法：

Wolfram Language code: lines = ImageLines[img, .23, Method -> "RANSAC"]; HighlightImage[img, lines]

检测灰度图像中的线段：

Wolfram Language code: img = [image]; lines = ImageLines[img, .2, Method -> {"Hough", "Segmented" -> True}]; HighlightImage[img, lines, ImageSize -> 240]

利用随机采样方法的线段：

Wolfram Language code: lines = ImageLines[img, .23, Method -> {"RANSAC", "Segmented" -> True}];HighlightImage[img, lines, ImageSize -> 240]

应用  (6)

检测并可视化气泡室图像中的直线轨迹：

Wolfram Language code: img = [image]; lines = ImageLines[img]; HighlightImage[img, lines]

检测彩色图像中的线段：

Wolfram Language code: img = [image]; lines = ImageLines[img, .53, .03, Method -> {"Segmented" -> True}]; HighlightImage[img, {Black, lines}, ImageSize -> 320]

可视化消失点：

Wolfram Language code: img = [image]; lines = ImageLines[EdgeDetect[img], .28, .06]; HighlightImage[img, lines]

检测梯度幅值地图上的线段：

Wolfram Language code: img = [image]; lines = ImageLines[ImageAdjust@GradientFilter[img, 3, Method -> {"NonMaxSuppression" -> True}], .09, Method -> {"Segmented" -> True}]; HighlightImage[img, {Yellow, lines}]

利用边缘检测找到宽线：

Wolfram Language code: img = [image]; lines = ImageLines[EdgeDetect[img, 13], .18]; HighlightImage[img, lines]

拉直比萨斜塔：

Wolfram Language code: image = [image];

计算图像的梯度为突出显示的边：

Wolfram Language code: (g = GradientFilter[image, 2])//ImageAdjust

找到梯度图像中最显著的直线：

Wolfram Language code: HighlightImage[image, lines = ImageLines[g, MaxFeatures -> 10]]

找到对应每条线的角度：

Wolfram Language code: angles = Mod[ArcTan@@@Flatten[Differences@@@lines, 1], π]

计算垂直线的平均角度：

Wolfram Language code: θ = Mean@Select[angles, Abs[# - π / 2] < π / 4&]

旋转图像 使得几乎垂直的线垂直：

Wolfram Language code: ImageRotate[image, π / 2 - θ]

可能存在的问题  (2)

利用差异参数避免检测到重复的线条：

Wolfram Language code: Length@ImageLines[[image], .1, #]& /@ {0, .1}

可能无法正确检测二值化图像中的细线：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: lines = ImageLines[i, MaxFeatures -> 3, Method -> {"Segmented" -> True}]; HighlightImage[i, lines]

模糊图像常常有助于线的检测：

Wolfram Language code: lines = ImageLines[Blur[i], MaxFeatures -> 3, Method -> {"Segmented" -> True}]; HighlightImage[i, lines]

有的情况下，把图像放大可能会有帮助：

Wolfram Language code: i2 = ImageResize[i, Scaled[2]];
Wolfram Language code: lines = ImageLines[i2, MaxFeatures -> 3, Method -> {"Segmented" -> True}]; HighlightImage[i2, lines]
Wolfram Research (2010)，ImageLines，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageLines.html （更新于 2025 年）.

文本

Wolfram Research (2010)，ImageLines，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageLines.html （更新于 2025 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2010. "ImageLines." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2025. https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageLines.html.

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Wolfram 语言. (2010). ImageLines. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageLines.html 年

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_imagelines, author="Wolfram Research", title="{ImageLines}", year="2025", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageLines.html}", note=[Accessed: 12-November-2026]}

BibLaTeX

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