Python Как определить вертикальные и горизонтальные линии в изображении с помощью HoughLines с OpenCV?

Question

Я пытаюсь получить порог калибровочной шахматной доски. Я не могу обнаружить прямо углы шахматной доски, поскольку есть пыль, когда я наблюдаю микро шахматную доску. Я пробую несколько методов, и HoughLinesP, кажется, самый простой подход. Но результаты не очень хорошие, как улучшить мои результаты?

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) 

Как вы можете видеть на рисунке ниже, я не могу получить мою шахматную доску, линии нанесены на много направлений ... (исходное изображение: https://s22.postimg.org/iq2b91xq9/droite_Image_00000.jpg)

Answer 1

Вы используете слишком маленькое значение для rho.

Попробуйте следующий код: -

import numpy as np 
import cv2 

gray = cv2.imread('lines.jpg') 
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3) 
cv2.imwrite('edges-50-150.jpg',edges) 
minLineLength=100 
lines = cv2.HoughLinesP(image=edges,rho=1,theta=np.pi/180, threshold=100,lines=np.array([]), minLineLength=minLineLength,maxLineGap=80) 

a,b,c = lines.shape 
for i in range(a): 
    cv2.line(gray, (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',gray) 

Примечание, изменение значения , значение ра пи и maxLineGap для уменьшения выбросов.

Input Image

Ребра Image

Выход Изображение

Answer 2

I скорее напишет это как комментарий, но, к сожалению, я не могу. Вы должны изменить minLineLength и minLineGap. Или что, если его просто sqaures, что вы должны найти, я бы получил все линии и проверить углы между ними, чтобы получить линии только вдоль квадратов. Я работал с HoughLineP раньше, и это в значительной степени основано на вышеупомянутых двух аргументах. Кроме того, попробуйте использовать двустороннюю фильтрацию. Мне действительно помогает, когда резкость с использованием медианного фильтра не помогает.

Bilateral Filter

Answer 3

в обработке изображений они некоторые роли, которые вы должны пройти через такие как фильтры, прежде чем идти для обнаружения краев, в вашем состоянии пыли просто шум, который вы должны удалить с помощью фильтра, используй Гаусс или blure после этого использовать пороговое значение, а затем использовать canny для краев и в opencv они могут быть обнаружены cornere, или вы можете просто перейти к ключевому пункту после threshholding, если я не ошибаюсь .. попробуйте сделать эти шаги и увидеть результат