OpenCV - 应用霍夫线变换后裁剪图像

Question

我在使用 OpenCV 和 Python 时遇到问题，我是这项技术的新手。只是一些问题，应用霍夫线变换后如何裁剪图像？

这是我的形象。我想用那些有红线的图像来裁剪图像。

这是我裁剪图像的代码，我知道有问题。

minLineLength = 100
maxLineGap = 10
rho = 1
theta = np.pi/180
threshold = 190
lines = cv2.HoughLines(opened, 1, np.pi/180, threshold)
for line in lines:
    for rho,theta in line:
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a*rho
        y0 = b*rho
        x1 = int(x0 + 1000*(-b))
        y1 = int(y0 + 1000*(a))
        x2 = int(x0 - 1000*(-b))
        y2 = int(y0 - 1000*(a))
        cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
        cropped = image[100:200, 500:640]

我真的需要你们的帮助

Answer 1

我尽了一切努力，但这是我能做到的最接近的。

我使用单应性对图像进行如下变换：

#4 corner points of the image:
pts_src = np.array([[40.0, 124.0],[1017.0, 169.0],[960.0, 712.0],[60.0,697.0]])

#4 corner points of the white background to be transformed on:
pts_dst = np.array([[0.0, 0.0],[960.0, 0.0],[960.0, 575.0],[0.0, 575.0]])

#Obtain the homography matrix 'h':
h, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)

#Performing warp transform:
im_out = cv2.warpPerspective(img, h, (white.shape[1],white.shape[0]))
cv2.imwrite("Warped Source Image.jpg", im_out)

####然后我执行了 Canny Edge：

grayw = cv2.cvtColor(im_out,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
canny = cv2.Canny(grayw,50,255)
cv2.imwrite("canny Image.jpg", canny)

使用以下命令执行线路检测的后续步骤cv2.HoughLines可能会容易得多。cv2.Canny(grayw,50,255)如果不是，请更改代码中给出的行中的阈值。