Python如何使用OpenCV的HoughLines检测图像中的垂直和水平线？

Question

我试图获得校准棋盘的阈值。当我观察微型棋盘时，我无法直接检测到棋盘角落，因为有一些灰尘。 我尝试了几种方法，而HoughLinesP似乎是最简单的方法。但结果并不好，如何提高我的成绩呢？

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('lines.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
print img.shape[1]
print img.shape
minLineLength=100
lines = cv2.HoughLinesP(image=edges,rho=0.02,theta=np.pi/500, threshold=10,lines=np.array([]), minLineLength=minLineLength,maxLineGap=100)

a,b,c = lines.shape
for i in range(a):
    cv2.line(img, (lines[i][0][0], lines[i][0][1]), (lines[i][0][2], lines[i][0][3]), (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)
    cv2.imwrite('houghlines5.jpg',img)

正如你在下图所示，我无法获得我的棋盘，线条被绘制成很多方向...（原始图片：https://s22.postimg.org/iq2b91xq9/droite_Image_00000.jpg）

Answer 1

你使用的rho值太小了。

请尝试以下代码： -

import numpy as np
import cv2

gray = cv2.imread('lines.jpg')
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
cv2.imwrite('edges-50-150.jpg',edges)
minLineLength=100
lines = cv2.HoughLinesP(image=edges,rho=1,theta=np.pi/180, threshold=100,lines=np.array([]), minLineLength=minLineLength,maxLineGap=80)

a,b,c = lines.shape
for i in range(a):
    cv2.line(gray, (lines[i][0][0], lines[i][0][1]), (lines[i][0][2], lines[i][0][3]), (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)
    cv2.imwrite('houghlines5.jpg',gray)

请注意， rho值，pi值和maxLineGap 的变化可以减少异常值。

输入图片

边缘图片

输出图片

杂项 - 初学者提示

1. 很多计算机视觉算法都假定输入应该如何做出某些假设。在构建概念验证时，请始终尝试在应用此类算法之前查看您生成的中间输入。

2. 对于快速入侵，如果算法接受某些参数，请对这些参数的可能值使用for循环，并查看结果的变化情况。关于如何快速生成这些可能值的答案Link。

3. 要真正理解算法，请在wiki上阅读，或者在必要时阅读更好的资源。然后再次/仍然进行上述攻击（第2点）。它将进一步明确你的理解。

Answer 2

我宁愿把它写成评论，但不幸的是我不能。您应该更改minLineLength和minLineGap。或者，如果它只是你必须找到的sqaures，我会得到所有的线条并检查它们之间的角度，以便只沿着正方形获得线条。我之前曾与HoughLineP合作，它基于上述两个论点。此外，尝试使用双边过滤。当使用中值滤波器的锐化没有帮助时，我真的很有帮助。

Bilateral Filter

Answer 3

在图像处理过程中，在进行边缘检测之前，它们是您必须经历的一些角色，例如过滤器，在您的情况下，灰尘只是您必须通过过滤器去除的噪音，使用阈值后使用gausse或blure然后使用canny作为边缘，在opencv中它们是你可以使用的角膜检测，或者你可以在threshholding之后找到关键点如果我没有错误...尝试做那些步骤并看到结果