适当的 houghlines 参数化有问题吗？

【问题标题】：Trouble with appropriate houghlines parametrization?适当的 houghlines 参数化有问题吗？
【发布时间】：2020-07-08 06:38:02
【问题描述】：

我正在尝试识别图中的一组线条，但我无法确定应该为霍夫变换选择哪些合适的参数。

img = 255 - cv2.imread('isolate.png', 0)
blank = np.zeros(img.shape) + 255
dilation = cv2.dilate(img, np.ones((2,2)), iterations = 1)
processed = cv2.bitwise_not(dilation)
cv2.imwrite('lol.png', processed)
# cv2.imwrite('process.png',dilation)
lines = cv2.HoughLinesP(processed,rho = 1,theta = 1*np.pi/180,threshold = 100,minLineLength = 180,maxLineGap = 1)
for line in lines:
    # import pdb; pdb.set_trace()
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(processed, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 1)
cv2.imwrite("result.png", processed)

传入HoughLinesP 的图像看起来像这样 - 我画完后得到的图像是这个-

【问题讨论】：

尝试反转图像。霍夫检测黑色背景上的白线

标签： python python-3.x numpy opencv hough-transform

【解决方案1】：

阅读后不要反转图像：

img = cv2.imread(test_image_filepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

但是反转processed。由于源图像是灰度图像，因此您必须先将图像转换为 BGR，然后再在图像上绘制蓝线：

processed = cv2.cvtColor(255-processed, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

大家一起：

img = cv2.imread('isolate.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

dilation = cv2.dilate(img, np.ones((2,2)), iterations = 1)
processed = cv2.bitwise_not(dilation)

lines = cv2.HoughLinesP(processed,
    rho = 1,theta = 1*np.pi/180,threshold = 100,minLineLength = 180,maxLineGap = 1)

processed = cv2.cvtColor(255-processed, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(processed, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 1)

【讨论】：