我正在尝试检测 parking 线,如下所示。
我希望得到的是交叉线上的清晰线条和 (x,y) 位置。但是,结果并不乐观。
我猜主要有两个原因:
有些线条非常破损或缺失。就连人眼也能清晰 识别它们。即使 HoughLine 可以帮助连接一些缺失的 线,因为 HoughLine 有时会连接不必要的线 一起,我宁愿手动做。
有一些重复的行。
工作的一般管道如下所示:
1。选择一些特定的颜色(白色或黄色)
import cv2
import numpy as np
import matplotlib
from matplotlib.pyplot import imshow
from matplotlib import pyplot as plt
# white color mask
img = cv2.imread(filein)
#converted = convert_hls(img)
image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HLS)
lower = np.uint8([0, 200, 0])
upper = np.uint8([255, 255, 255])
white_mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
# yellow color mask
lower = np.uint8([10, 0, 100])
upper = np.uint8([40, 255, 255])
yellow_mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
# combine the mask
mask = cv2.bitwise_or(white_mask, yellow_mask)
result = img.copy()
cv2.imshow("mask",mask)
2。重复膨胀和腐 eclipse ,直到图像不能改变(reference)
height,width = mask.shape
skel = np.zeros([height,width],dtype=np.uint8) #[height,width,3]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,3))
temp_nonzero = np.count_nonzero(mask)
while(np.count_nonzero(mask) != 0 ):
eroded = cv2.erode(mask,kernel)
cv2.imshow("eroded",eroded)
temp = cv2.dilate(eroded,kernel)
cv2.imshow("dilate",temp)
temp = cv2.subtract(mask,temp)
skel = cv2.bitwise_or(skel,temp)
mask = eroded.copy()
cv2.imshow("skel",skel)
#cv2.waitKey(0)
3。应用 canny 过滤线条并使用 HoughLinesP 获取线条
edges = cv2.Canny(skel, 50, 150)
cv2.imshow("edges",edges)
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,40,minLineLength=30,maxLineGap=30)
i = 0
for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:
i+=1
cv2.line(result,(x1,y1),(x2,y2),(255,0,0),1)
print i
cv2.imshow("res",result)
cv2.waitKey(0)
我想知道为什么在选择某种颜色的第一步之后,线条被破坏并带有噪音。我认为在这一步中,我们应该做一些事情来使虚线成为一条完整的、噪音较小的线。然后尝试应用一些东西来做 Canny 和 Hough 线。有什么想法吗?
最佳答案
这是我的管道,也许它可以给你一些帮助。
首先,得到灰度图,处理GaussianBlur。
img = cv2.imread('src.png')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kernel_size = 5
blur_gray = cv2.GaussianBlur(gray,(kernel_size, kernel_size),0)
二、处理边缘检测使用Canny。
low_threshold = 50
high_threshold = 150
edges = cv2.Canny(blur_gray, low_threshold, high_threshold)
然后,使用 HoughLinesP 获取线条。您可以调整参数以获得更好的性能。
rho = 1 # distance resolution in pixels of the Hough grid
theta = np.pi / 180 # angular resolution in radians of the Hough grid
threshold = 15 # minimum number of votes (intersections in Hough grid cell)
min_line_length = 50 # minimum number of pixels making up a line
max_line_gap = 20 # maximum gap in pixels between connectable line segments
line_image = np.copy(img) * 0 # creating a blank to draw lines on
# Run Hough on edge detected image
# Output "lines" is an array containing endpoints of detected line segments
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho, theta, threshold, np.array([]),
min_line_length, max_line_gap)
for line in lines:
for x1,y1,x2,y2 in line:
cv2.line(line_image,(x1,y1),(x2,y2),(255,0,0),5)
最后,在你的 srcImage 上画线。
# Draw the lines on the image
lines_edges = cv2.addWeighted(img, 0.8, line_image, 1, 0)
这是我最后的表演。
最终图像:
关于python - 如何检测 OpenCV 中的线条?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45322630/