Hough Line：检测图像上的刻度

Question

我正在尝试使用hough line转换检测以下图像上的滴答：

我使用以下简单的开放式CV代码：

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite('original.jpg',img)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)
for rho,theta in lines[0]:
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a*rho
    y0 = b*rho
    x1 = int(x0 + 1000*(-b))
    y1 = int(y0 + 1000*(a))
    x2 = int(x0 - 1000*(-b))
    y2 = int(y0 - 1000*(a))

    cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)

我得到以下输出：

我想检测滴答声，但是它检测到了这些线。我该如何解决？任何帮助或建议将不胜感激。

Answer 1

我不确定“嘀嗒”是什么意思，我猜绿色和红色线条？！

使用C++ API和HoughLinesP：

函数调用：

cv::HoughLinesP(edges, lines, 1, CV_PI/720.0, 30, 10 /* min-length */, 1 /* max gap */);

精明：

cv::Mat edges;
cv::Canny(gray, edges, 50, 150, 3);

我为canny得到了这个结果：

边缘看起来像这样

这就是结果的原因：

但使用阈值边缘：

edges = gray > 50;

边缘图片：

结果：