Opencv python HoughLinesP 奇怪的结果

Question

我正在尝试获得他们在 this HoughLinesP 过滤器教程中获得的相同结果。我像这样拍摄了相同的图像和相同的阈值：

import cv2
from line import Line
import numpy as np

img = cv2.imread('building.jpg',1)
cannied = cv2.Canny(img, 50, 200, 3)
lines = cv2.HoughLinesP(cannied, 1, np.pi / 180, 80, 30, 10)


for leftx, boty, rightx, topy in lines[0]:
    line = Line((leftx, boty), (rightx,topy))
    line.draw(img, (255, 255, 0), 2)

cv2.imwrite('lines.png',img)
cv2.imwrite('canniedHouse.png',cannied)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Line class 是一个习惯 class，它不会做任何有趣的事情，只是计算一些东西并可以划清界线。然后我得到这两张图片：

正如你所看到的，我在图像中间只有一条小线。

不确定出了什么问题。我错过了什么？

谢谢。

Answer 1

您的代码中的问题在于返回行的排列方式。这段代码对我有用：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('building.jpg',1)
cannied = cv2.Canny(img, 50, 200, 3)
lines = cv2.HoughLinesP(cannied, 1, np.pi / 180, 80, 30, 10)

for line in lines:
    leftx, boty, rightx, topy = line[0]
    cv2.line(img, (leftx, boty), (rightx,topy), (255, 255, 0), 2)

cv2.imwrite('lines.png',img)
cv2.imwrite('canniedHouse.png',cannied)
cv2.imshow('', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

为了在我的机器上获得代码运行，我还做了一些其他的小改动。

我认为您需要更改一些参数才能获得与文档中完全相同的结果。

Answer 2

如 Dan 的回答所述，Canny 和 HoughLinesP 中的参数未正确指定。

修改后的代码：

import cv2
from line import Line
import numpy as np

img = cv2.imread('building.jpg',1)
cannied = cv2.Canny(img, 50, 200, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLinesP(cannied, 1, np.pi / 180, 80, minLineLength=30, maxLineGap=10)

for leftx, boty, rightx, topy in lines[0]:
    line = Line((leftx, boty), (rightx,topy))
    line.draw(img, (255, 255, 0), 2)

cv2.imwrite('lines.png',img)
cv2.imwrite('canniedHouse.png',cannied)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出：

如果您使用的是 OpenCV-3+，请改用此 for 循环，因为 HoughLinesP returns 不同的输出格式 [[[x1, y1, x2, y2]], [[...]]...[[...]]]

for l in lines:  #Modified to loop across all the lines
    leftx, boty, rightx, topy = l[0] #assign each line's values to variables
    line = Line((leftx, boty), (rightx,topy))
    line.draw(img, (255, 255, 0), 2)

Answer 3

注意：由于您链接了 OpenCV 2 的教程。4.x，我最初假设您也使用 OpenCV 2.4.11 编写了代码。事实证明，您实际上是在使用 OpenCV 3.x。请记住，2.x 和 3.x 之间的 API 有细微的变化。

你叫错了HoughLinesP。

根据文档，Python 函数的签名是：

cv2.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, lines[, minLineLength[, maxLineGap]]]) → lines

如果我们在您的调用中标记参数，我们会得到以下信息：

lines = cv2.HoughLinesP(cannied, rho=1, theta=np.pi / 180
    , threshold=80, lines=30, minLineLength=10)

但是，正确移植到 Python 的 C++ 代码将是

lines = cv2.HoughLinesP(cannied, rho=1, theta=np.pi / 180
    , threshold=80, minLineLength=30, maxLineGap=10)

与Canny

类似的情况

cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) → edges

再次，让我们标记参数：

cannied = cv2.Canny(img, threshold1=50, threshold2=200, edges=3)

但应该是：

cannied = cv2.Canny(img, threshold1=50, threshold2=200, apertureSize=3)

但是这对输出没有影响，因为 apertureSize 的默认值为 3。

最后，正如我们用 Vasanth and namatoj 识别的那样，cv2.HoughLinesP 生成的输出格式有所不同：

在 2.4 中看起来像 [[[x1, y1, x2, y2], [...], ..., [...]]]
在3.x中看起来像[[[x1, y1, x2, y2]], [[...]], ..., [[...]]]

我添加了一个简短的 get_lines 函数来将两个版本中的线条转换为一致的布局 ([[x1, y1, x2, y2], [...], ..., [...]])。

适用于两个 OpenCV 版本的完整脚本：

import cv2
import numpy as np


def get_lines(lines_in):
    if cv2.__version__ < '3.0':
        return lines_in[0]
    return [l[0] for l in lines]


img = cv2.imread('building.jpg')
img_gray = gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cannied = cv2.Canny(img_gray, threshold1=50, threshold2=200, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLinesP(cannied, rho=1, theta=np.pi / 180, threshold=80, minLineLength=30, maxLineGap=10)

for line in get_lines(lines):
    leftx, boty, rightx, topy = line
    cv2.line(img, (leftx, boty), (rightx,topy), (255, 255, 0), 2)

cv2.imwrite('lines.png',img)
cv2.imwrite('canniedHouse.png',cannied)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Opencv python HoughLinesP 奇怪的结果

Opencv python HoughLinesP strange results

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