обнаружение линии с использованием HoughLines в opencv - PullRequest
Новая
       70

обнаружение линии с использованием HoughLines в opencv

1 голос
/ 10 мая 2019

Я хочу обнаружить линии на изображении, как это: enter image description here

И мой код такой: 

import numpy as np
import cv2
import math

# prepare the image
image = cv2.imread("image")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
ret3,thesh = cv2.threshold(blurred,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# line detection
rho=1
theta=math.pi/180
thresh = 10
minLength= 30
maxGap= 5
lines = cv2.HoughLinesP(th3.copy(), 1, rho, thresh, minLength, maxGap)
img = image.copy()
for line in lines:
  for x1,y1,x2,y2 in line:
    cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(255,0,0),1)

И результат такой: enter image description here

Похоже, что HoughLinesP не может обнаружить горизонтальные линии, независимо от того, какое значение параметров выше я скручен. Есть ли способ обнаружить как горизонтальные, так и вертикальные линии?

Большое спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 10 мая 2019

Если поиск линий является только объективным, то я бы предложил вам использовать оператор Sobel, поскольку он будет определять градиент в направлении x и y.

Шаги:
- конвертировать изображение в grayscale
- Получить sobel оператор реализовал изображение в обоих направлениях х и у cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5) направление inx
cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5) в направлении у Это даст вам вертикальные и горизонтальные линии соответственно
- Создайте масштабированное изображение, используя np.uint8, которое можно использовать для выполнения двоичного маскирования. - Создайте двоичную маску, подобную этой sbin[(scax >= 90) & (scax <= 150) | (scay >= 90) & (scay <= 150)] = 1, где scax = масштабированное изображение sobel в x, а scay - масштабированное изображение sobel в y.

Вы можете поиграться с минимальными и максимальными пороговыми значениями, чтобы получить линейные градиенты.

Вы увидите вывод, подобный этому, с обнаруженными краями линий: enter image description here

...