opencv中使用HoughLines进行线检测

Question

我想像这样检测图片中的线条：

我的代码是这样的：

import numpy as np
import cv2
import math

# prepare the image
image = cv2.imread("image")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
ret3,thesh = cv2.threshold(blurred,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# line detection
rho=1
theta=math.pi/180
thresh = 10
minLength= 30
maxGap= 5
lines = cv2.HoughLinesP(th3.copy(), 1, rho, thresh, minLength, maxGap)
img = image.copy()
for line in lines:
  for x1,y1,x2,y2 in line:
    cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(255,0,0),1)

结果是这样的：

无论我扭曲了以上参数的哪个值，HoughLinesP似乎都无法检测到水平线。有没有办法同时检测水平线和垂直线？

非常感谢！

Answer 1

如果仅是寻找直线，那么我建议您使用Sobel运算符，因为它将检测x和y方向上的渐变。

步骤：
 -将图像转换为grayscale
 -在x和y方向上获取sobel运算符实现的图像 cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5) inx方向
cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)沿y方向 这将分别为您提供垂直和水平线
 -使用np.uint8创建缩放图像，该图像可用于执行二进制屏蔽。  -创建一个类似sbin[(scax >= 90) & (scax <= 150) | (scay >= 90) & (scay <= 150)] = 1的二进制掩码，其中scax = x中缩放的sobel图像，scay是y中缩放的sobel图像。

您可以使用最小和最大阈值来获得线梯度。

您将看到这样的输出，并检测到线条的边缘：

Answer 2

此处的HoughLinesP参数错误。正确的是：

lines = cv2.HoughLinesP(th3, rho, theta, thresh, None, minLength, maxGap)