Ala*_*nes 5 python opencv image-processing feature-extraction python-3.x
我正在尝试学习图像特征检测技术。
我已经设法检测到水平线(不间断/连续),但是我无法检测图像中的所有虚线/断线。
这是我的测试图像,您可以看到有虚线和一些文本/框等。
到目前为止,我使用了以下代码,仅检测到一条虚线。
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('test.jpg')
img=functions.image_resize(img,1000,1000) #function from a script to resize image to fit my screen
imgGray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgEdges=cv2.Canny(imgGray,100,250)
imgLines= cv2.HoughLinesP(imgEdges,2,np.pi/100,60, minLineLength = 10, maxLineGap = 100)
for x1,y1,x2,y2 in imgLines[0]:
cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)
cv2.imshow('Final Image with dotted Lines detected',img)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我的输出图像如下。正如你所看到的,我只能检测到最后一条虚线。我已经尝试过参数 rho、theta、min/max 线,但没有运气。
任何意见是极大的赞赏 :)
小智 8
这个解决方案:
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('test.jpg')
kernel1 = np.ones((3,5),np.uint8)
kernel2 = np.ones((9,9),np.uint8)
imgGray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgBW=cv2.threshold(imgGray, 230, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
img1=cv2.erode(imgBW, kernel1, iterations=1)
img2=cv2.dilate(img1, kernel2, iterations=3)
img3 = cv2.bitwise_and(imgBW,img2)
img3= cv2.bitwise_not(img3)
img4 = cv2.bitwise_and(imgBW,imgBW,mask=img3)
imgLines= cv2.HoughLinesP(img4,15,np.pi/180,10, minLineLength = 440, maxLineGap = 15)
for i in range(len(imgLines)):
for x1,y1,x2,y2 in imgLines[i]:
cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)
cv2.imshow('Final Image with dotted Lines detected', img)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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