相关疑难解决方法(0)

我试图获得校准棋盘的阈值.当我观察微型棋盘时,我无法直接检测到棋盘角落,因为有一些灰尘.我尝试了几种方法,而HoughLinesP似乎是最简单的方法.但结果不好,如何提高我的成绩？

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=100
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.imwrite('houghlines5.jpg',img)

正如你在下图所示,我无法获得我的棋盘,线条被绘制在很多方向......(原始图片:https://s22.postimg.org/iq2b91xq9/droite_Image_00000.jpg)

使用以下代码，我可以删除图像中的水平线。参见下面的结果。

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('image.png',0)

laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)

plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(laplacian,cmap = 'gray')
plt.title('Laplacian'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(sobelx,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel X'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

结果是非常好的，不是完美的但很好。我要实现的是这里显示的那个。我正在使用此代码。

源图像

我的问题之一是：如何保存Sobel X没有应用灰色效果的情况？作为原始但已处理..

另外，还有更好的方法吗？

编辑

对源图像使用以下代码是好的。效果很好。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("image.png")
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

img = cv2.bitwise_not(img)
th2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,15,-2)
cv2.imshow("th2", th2)
cv2.imwrite("th2.jpg", th2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

horizontal = th2
vertical = th2 …