Question

我正在尝试使用线性滤波器检测线条。我的第一次尝试是旋转这样的内核但不起作用：

kernel = zeros((13,13))
kernel60 = zeros((13,13))

kernel[4] = [0,0,0,0,-1,-1,-1,-1,-1,0,0,0,0]
#kernel[5] = [0,0,0,0,0]
kernel[6] = [0,0,0,0,2,2,2,2,2,0,0,0,0]
#kernel[7] = [0,0,0,0,0]
kernel[8] = [0,0,0,0,-1,-1,-1,-1,-1,0,0,0,0]

rotate60 = zeros((2,3))
GetRotationMatrix2D((6,6),60,1, rotate60)
WarpAffine(kernel,kernel60,rotate60,CV_WARP_FILL_OUTLIERS, ScalarAll(0))

之后我准备了一个内核，它是两个Sobel内核（可操纵的过滤器）的线性组合。这有效，但我更喜欢非sobel内核，类似于第一次尝试。 sobel内核的替代品吗？

Sobel Kernel组合：

kernel_x[0] = [-1,0,+1]
kernel_x[1] = [-1,0,+1]
kernel_x[2] = [-1,0,+1]

kernel_y[0] = [-1,-1,-1]
kernel_y[1] = [0,0,0]
kernel_y[2] = [+1,+1,+1]

normal_theta = radians(-30)
kernel = multiply(cos(theta),kernel_x) + multiply(sin(theta),kernel_y)

然后过滤：

Filter2D(src,dst,kernel)

我在Windows机器上使用Python和numpy。

Answer 1

您可以使用Canny算法进行边缘检测（无论如何使用Sobel）和Hough变换进行线检测。在Canny之前执行模糊可以帮助消除异常线。这是经典的方法。您可以使用OpenCV来实现这两个部分。

请参阅以下内容：

http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform

http://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detector

以下是OpenCV实施的文档： http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/imgproc_feature_detection.html

查看cvHoughLines *函数有示例代码

如何在OpenCV中过滤没有Sobel过滤器的行

1 个答案: