霍夫变换检测较短的线

Question

我使用 opencv hough 变换来尝试检测形状。使用 HoughLines 方法可以很好地检测到较长的线条。但较短的线条被完全忽略。有没有办法也检测较短的线？

我正在使用的代码在这个页面上有描述 http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_houghlines/py_houghlines.html

我对房子的角落等线条更感兴趣。我应该修改哪个参数来使用霍夫变换来做到这一点？或者有没有我应该研究的不同算法

Answer 1

在您提供的链接上查看HoughLinesP

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('beach.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
minLineLength = 100
maxLineGap = 5
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 50, minLineLength, maxLineGap)
for x1, y1, x2, y2 in lines[0]:
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.imwrite('canny5.jpg', edges)
cv2.imwrite('houghlines5.jpg', img)

另请查看 Canny 生成的边缘图像。您应该只能找到边缘图像中存在线条的线条。

这是覆盖在图像上的线条检测输出：

尝试使用变量minLineLength并maxLineGap获得更理想的输出。此方法也不会像 HoughLines 那样提供长线，但看看 Canny 图像，也许这些长线一开始就不受欢迎。