Python数据开发工作需求对图片做边框线检查和图片中的直线，非常实用建议收藏
安装模块
下面需要用模块，先安装一下：
pip install numpy
pip install opencv-python==4.5.5.64
pip install opencv-python install "opencv-python-headless<4.3"
1. 判断图片中是否有表格
该示例代码使用边缘检测和霍夫变换提取图片中的直线，然后根据直线数量来判断是否有表格。这只是一个简单的示例，具体的判断方法和算法需要根据具体情况进行调整和优化。
import numpy as np
import cv2
# 加载图片
img = cv2.imread(r'E:\test1.png') # 注意路径中不能有中文
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
# 进行霍夫变换，提取直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
# 统计直线数量，判断是否有表格
if len(lines) > 10:
print('图片中有表格')
else:
print('图片中没有表格')
2. 提取图片中的直线
该示例代码使用Canny边缘检测和霍夫变换提取图片中的直线，并使用cv2.line函数绘制直线。您可以根据需要调整边缘检测和霍夫变换的参数，以获得更好的结果。此外，该示例代码仅绘制直线，如果需要识别表格边框线的坐标和位置，可以使用霍夫变换的输出结果进行进一步处理。
import numpy as np
import cv2
# 加载图片
img = cv2.imread(r'E:\test1.png') # 注意路径中不能有中文
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
# 进行霍夫变换，提取直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
# 绘制直线
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果图片
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果如下所示：
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