图片中 python 的线检测
Line detection in python from a picture
我目前正在尝试对这种类型的图像进行线检测：
顶部和底部的黑条只是因为我拍照的位置，而不是由于调整大小或其他原因。
我使用了以下代码：
image = cv2.imread('test_2.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 250)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 25, minLineLength=100, maxLineGap=50)
hough = np.zeros(image.shape, np.uint8)
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(hough, (x1, y1), (x2, y2), (255, 255, 255), 2)
cv2.imwrite('hough.jpg', hough)
最后我得到了这些行：
有什么概念可以帮助我吗？
我已经尝试更改 Canny 和 HoughLinesP 调用的不同参数，但似乎没有帮助。
编辑：我正在尝试检测图片上的所有线条。 3 条水平线，以及所有垂直线（交叉或刚好在水平线之上）以及斜线。
我的主要问题是一些垂直线没有出现，每条线都有 2 条霍夫线而不是一条，这正是我需要的。
我想我可以轻松处理双行问题，但我不确定如何处理缺少的行。
Hough 正在寻找边缘，而您却找到了脊。这解释了双线。
由于你的图片很容易二值化，你可以试试边缘细化。你会得到很好的、连续的像素延伸，你可以从中推断出线段。但是你可能不得不 "repair" 那些被长线穿过的人。
我目前正在尝试对这种类型的图像进行线检测：
顶部和底部的黑条只是因为我拍照的位置，而不是由于调整大小或其他原因。
我使用了以下代码：
image = cv2.imread('test_2.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 250)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 25, minLineLength=100, maxLineGap=50)
hough = np.zeros(image.shape, np.uint8)
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(hough, (x1, y1), (x2, y2), (255, 255, 255), 2)
cv2.imwrite('hough.jpg', hough)
最后我得到了这些行：
有什么概念可以帮助我吗？
我已经尝试更改 Canny 和 HoughLinesP 调用的不同参数，但似乎没有帮助。
编辑：我正在尝试检测图片上的所有线条。 3 条水平线，以及所有垂直线（交叉或刚好在水平线之上）以及斜线。 我的主要问题是一些垂直线没有出现，每条线都有 2 条霍夫线而不是一条，这正是我需要的。 我想我可以轻松处理双行问题，但我不确定如何处理缺少的行。
Hough 正在寻找边缘，而您却找到了脊。这解释了双线。
由于你的图片很容易二值化，你可以试试边缘细化。你会得到很好的、连续的像素延伸，你可以从中推断出线段。但是你可能不得不 "repair" 那些被长线穿过的人。