Python cv2 HoughLines网格线检测

StuR 发表于 Dev

倔强

我在图像中有一个简单的网格，我试图确定网格大小，例如6x6、12x12等。使用Python和cv2。

在此处输入图片说明

我正在使用上面的3x3网格进行测试，我打算通过计算图像中的垂直/水平线数来确定网格的大小：

import cv2
import numpy as np

im = cv2.imread('photo2.JPG')
gray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

imgSplit = cv2.split(im)
flag,b = cv2.threshold(imgSplit[2],0,255,cv2.THRESH_OTSU) 

element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(1,1))
cv2.erode(b,element)

edges = cv2.Canny(b,150,200,3,5)

while(True):

    img = im.copy()

    lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/2,2, minLineLength = 620, maxLineGap = 100)[0]

    for x1,y1,x2,y2 in lines:        
        cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),1)

    cv2.imshow('houghlines',img)

    if k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

我的代码检测到这些行，如下所示，但是在我的图像中，对于每一行都检测到多行：

在此处输入图片说明

（为图像中的每一行绘制了两条1px的绿线）

我不能简单地将行数除以2，因为（取决于网格的大小）有时只画一条线。

如何为原始图像中检测到的每条线更准确地检测并绘制一条线？

我调整了阈值设置，将图像缩小为黑白，但仍然得到多行。我认为这是因为检测到了精巧的边缘？

倔强

我最终遍历了这些行并删除了彼此相差10像素以内的行：

lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,275, minLineLength = 600, maxLineGap = 100)[0].tolist()

for x1,y1,x2,y2 in lines:
    for index, (x3,y3,x4,y4) in enumerate(lines):

        if y1==y2 and y3==y4: # Horizontal Lines
            diff = abs(y1-y3)
        elif x1==x2 and x3==x4: # Vertical Lines
            diff = abs(x1-x3)
        else:
            diff = 0

        if diff < 10 and diff is not 0:
            del lines[index]

gridsize = (len(lines) - 2) / 2