如何从图像中删除线条（由HoughLines检测）？

Question

我遵循（并修改了）this post的最佳答案中的方法。

我的图像有点different。我使用了HoughLinesP并设法检测到大多数红线。

我想知道是否有一种方法可以从图像中删除检测到的线条，而不会损坏其他黑色相交的线条？我只对黑色线条感兴趣。是否有一种更聪明的方法来隔离黑线而不会丢失过多的像素和线段？

Answer 1

如果您只想隔离黑线，则可以使用简单的Otsu阈值并按位进行操作-

import cv2

image = cv2.imread('3.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
result = cv2.bitwise_and(image,image,mask=thresh)
result[thresh==0] = (255,255,255)

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey()

Answer 2

这似乎是信号分离/处理的问题。

我不知道这是否行得通。但这只是预感。试一试，看看是否有效。假设您的图像是卷尺和ECG的卷积图像。因此，如果您在傅立叶域中对此进行处理，也许您可​​以解开这两种信号。

1. 对图像进行傅立叶变换（FFT）。 （R具有scipy功能）。调用原始图像：fft和fft-image：f。
2. 仅拍摄测量条的图像（但ECG上没有测量到的图案），并为此评估FFT。将此图像称为F，将其命名为g。
3. 计算（F / G）的逆FFT，看看是否可以消除背景影响。

如果此方法不起作用，请在评论部分留下注释。