OpenCV - 应用Hough线变换后裁剪图像

Question

我在使用OpenCV和Python时遇到问题，我是该技术的新手。只是一些问题，如何在应用Hough线变换后裁剪图像？

这是我的形象。我想用那些有红线的人裁剪图像。

这是我剪裁图片的代码，我知道有些问题。

minLineLength = 100
maxLineGap = 10
rho = 1
theta = np.pi/180
threshold = 190
lines = cv2.HoughLines(opened, 1, np.pi/180, threshold)
for line in lines:
    for rho,theta in line:
        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(image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
        cropped = image[100:200, 500:640]

我真的需要你的帮助

Answer 1

我尽我所能，但这是我能找到的最接近的。

我使用单应性来转换图像如下：

图像的4个角点：

pts_src = np.array([[40.0, 124.0],[1017.0, 169.0],[960.0, 712.0],[60.0,697.0]])

要转换的白色背景的4个角点：

pts_dst = np.array([[0.0, 0.0],[960.0, 0.0],[960.0, 575.0],[0.0, 575.0]])

获得单应矩阵'h'：

h, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)

执行warp变换：

im_out = cv2.warpPerspective(img, h, (white.shape[1],white.shape[0]))
cv2.imwrite("Warped Source Image.jpg", im_out)

然后我执行了Canny边缘：

grayw = cv2.cvtColor(im_out,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
canny = cv2.Canny(grayw,50,255)
cv2.imwrite("canny Image.jpg", canny)

使用cv2.HoughLines执行后续的线路检测步骤可能会容易得多。如果不是，请更改代码中给出的cv2.Canny(grayw,50,255)行中的阈值。