如何在openCV python中使用HoughLines变换精确检测线条？

Question

我是新手在两个python和opencv,我在检测以下图像,其具有放置在地面黑线带中的行面临的一个问题:

我使用了以下代码:

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
print img.shape[1]
print img.shape
minLineLength = img.shape[1]-1
maxLineGap = 10
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)
for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:
    cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

但是它无法准确地检测到线条,只能在底部的第一个黑色条带上绘制一条绿线,甚至不覆盖整条线条,
另外,
请建议一种获取y每条线路的坐标的方法.

Answer 1

Sanj,

下面显示了一个修改过的代码,该代码检测不到一条但很多的Hough线.我已经改进了如何遍历线阵列的方式,以便您获得更多的线段.

您可以进一步调整参数,但是,我认为您的其他帖子中的轮廓方法很可能是解决任务的更好方法,如下所示: 如何检测图像中的水平线并使用其获得y坐标python和opencv？

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('lines.jpg')

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
print img.shape[1]
print img.shape
minLineLength=img.shape[1]-300
lines = cv2.HoughLinesP(image=edges,rho=0.02,theta=np.pi/500, threshold=10,lines=np.array([]), minLineLength=minLineLength,maxLineGap=100)

a,b,c = lines.shape
for i in range(a):
    cv2.line(img, (lines[i][0][0], lines[i][0][1]), (lines[i][0][2], lines[i][0][3]), (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)


cv2.imshow('edges', edges)
cv2.imshow('result', img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()