使用OpenCV和Python检测图像中的线条

Question

[最后更新了问题] 我试图在640x480图像中检测简单几何形状的设计模式。我将图像分成32x32块并检查每个形状的中心位于哪个块中。

基于这个计算，我创建了一个（160x120）零（float32）的numpy矩阵 col=640/4 row=480/4 每次找到形状时，都会计算中心并检查它找到的块。相应的项目及其160x120 numpy数组中的8个邻居设置为 1 。最后，160x120 numpy阵列表示为灰度图像，黑色背景和白色像素表示检测到的形状块。

如下图所示。

左上角的图像代表160x120 numpy数组。到目前为止没有问题。

如您所见，新生成的图像在黑色前景上有一条白线。我想找到这条线的rho，theta，x0，y0，x1，y1。所以我决定使用HoughLines转换。

对于如下：

edges = cv2.Canny(np.uint8(g_quadrants), 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)
print lines

此处g_quadrants是表示灰度图像的160x120矩阵，但cv2.HoughLines的输出除了None之外不包含任何内容。

请帮助我。

更新

黑色和白色（np.float32考虑GrayScale）图像显示白色的小窗口是我实际上得到的

• 将32x32块中的640x480分割
• 在图像中找到三角形
• 创建一个32x32矩阵以映射每个块的结果
• 如果在块中找到三角形，则 1 更新相应的矩阵元素

放大视图

你可以看到有白色像素形成一条直线。可能是一些不需要的检测到的。我需要消除不需要的孤立像素并重建连续的直线。这可以通过扩张然后侵蚀图像来实现。我需要找到这一行的x0，y0，x1，y1，rho，theta。

他们可能不止一行。在这种情况下，我需要找到与长度相关的前2行。