Я сравнивал реализацию жестких линий OpenCV и scikit-image и обнаружил, что scikit-image дает значительно лучшие результаты. Я пытаюсь сделать одинаковое преобразование линий canny / hough в обоих (с добавлением GaussianBlur
в OpenCV, так как я считаю, что scikit делает это как часть canny).
Я хотел бы понять, как чтобы получить аналогичные результаты из OpenCV, как и из scikit-изображения, если это возможно.
Вот результат из scikit-изображения:

И вот результат из OpenCV:

Вы можете видеть, что они значительно хуже. Промежуточный хитрый вывод из OpenCV также хуже (но не в огромной степени), поэтому я не уверен, в этом ли проблема?
Я загрузил код и результаты в https://github.com/grokys/hough-test. Извиняюсь за мои python навыки.