У меня это работает (в основном) нормально на Python / OpenCV. Скорректируйте свои аргументы строки HoughP в соответствии с требованиями.
Я думаю, вам нужно сначала пороговое изображение. И, возможно, тонкие белые линии.
Ввод:
import cv2
import numpy as np
# read image as color not grayscale
img = cv2.imread("lines.png", cv2.IMREAD_COLOR)
# convert img to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# do threshold
thresh = cv2.threshold(gray, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# get hough line segments
threshold = 30
minLineLength =10
maxLineGap = 10
lines = cv2.HoughLinesP(thresh, 1, np.pi/360, threshold, minLineLength, maxLineGap)
# draw lines
results = img.copy()
for [line] in lines:
print(line)
x1 = line[0]
y1 = line[1]
x2 = line[2]
y2 = line[3]
cv2.line(results, (x1,y1), (x2,y2), (0,0,255), 1)
# show lines
cv2.imshow("lines", results)
cv2.waitKey(0)
# write results
cv2.imwrite("lines_hough.png",results)
Результирующие линии Хафа в красном :
Вы получаете множество параллельных очень близких линий, которые, возможно, вы захотите объединить каким-либо образом или сузить список.