使用 R 在二进制图像中进行线检测和距离测量
Line Detection and Distance Measurement in Binary Images using R
我真的非常感谢任何（理论上 or/and 实用的）指导我如何检测、计算二值图像上的线数（通常为 2 或 1）并测量它们之间的最短距离.这些线是先前处理的产物（rgb->grey->canny edge->cropping->dilation）。我目前正在尝试使用 R 的成像器包，但我可以想到像 Matlab 或 Scilab 这样的替代方案。
非常感谢，
image
task
我想出了下面的方法...
第一步
从左上角或其他地方开始，沿着边缘（无论哪种方式）前进，直到找到与边缘相交的白色像素。我从左边往下走，在 0,167 处找到了那个。
第 2 步
从该像素开始用黑色填充。这将完全删除左下角的线，只留下右上角的线。如果此时检查图像的平均亮度并且它为零，则只有一条线并且停止。
步骤 3
使用欧几里德距离形态计算与白色像素的距离。我在此处使用 ImageMagick 在命令行中执行此操作，但我认为您可以在 OpenCV、Matlab 或 R 中执行此操作。
convert lines.jpg -threshold 50% -negate -morphology Distance euclidean:4 euclidean.png
第 4 步
现在沿着左下角的线（您之前暂时删除的线）继续前进，找到该线上最暗的像素。那就是离左上线最近的那个，它的亮度就是距离。
使用霍夫变换怎么样？这是一种非常常见的检测二值图像中直线的算法。我认为它在 PET package 中可用。或者，我也建议使用 OpenCV。
我真的非常感谢任何（理论上 or/and 实用的）指导我如何检测、计算二值图像上的线数（通常为 2 或 1）并测量它们之间的最短距离.这些线是先前处理的产物（rgb->grey->canny edge->cropping->dilation）。我目前正在尝试使用 R 的成像器包，但我可以想到像 Matlab 或 Scilab 这样的替代方案。
非常感谢，
image task
我想出了下面的方法...
第一步
从左上角或其他地方开始，沿着边缘（无论哪种方式）前进，直到找到与边缘相交的白色像素。我从左边往下走，在 0,167 处找到了那个。
第 2 步
从该像素开始用黑色填充。这将完全删除左下角的线，只留下右上角的线。如果此时检查图像的平均亮度并且它为零，则只有一条线并且停止。
步骤 3
使用欧几里德距离形态计算与白色像素的距离。我在此处使用 ImageMagick 在命令行中执行此操作，但我认为您可以在 OpenCV、Matlab 或 R 中执行此操作。
convert lines.jpg -threshold 50% -negate -morphology Distance euclidean:4 euclidean.png
第 4 步
现在沿着左下角的线（您之前暂时删除的线）继续前进，找到该线上最暗的像素。那就是离左上线最近的那个，它的亮度就是距离。
使用霍夫变换怎么样？这是一种非常常见的检测二值图像中直线的算法。我认为它在 PET package 中可用。或者，我也建议使用 OpenCV。