Я надеюсь получить четкие линии и положение (x,y) в пересеченной линии. Однако результат не очень многообещающий.
Думаю, это связано с двумя основными причинами:
- Некоторые строки сильно повреждены или отсутствуют. . Даже человеческие глаза могут ясно
различить их. Несмотря на то, что HoughLine может помочь соединить некоторые недостающие
линии, поскольку HoughLine иногда соединяет ненужные линии
вместе, я предпочитаю делать это вручную. - Есть несколько повторяющихся строк.
1. Выберите несколько конкретных цветов (белый или желтый)
Код: Выделить всё
import cv2
import numpy as np
import matplotlib
from matplotlib.pyplot import imshow
from matplotlib import pyplot as plt
# white color mask
img = cv2.imread(filein)
#converted = convert_hls(img)
image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HLS)
lower = np.uint8([0, 200, 0])
upper = np.uint8([255, 255, 255])
white_mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
# yellow color mask
lower = np.uint8([10, 0, 100])
upper = np.uint8([40, 255, 255])
yellow_mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
# combine the mask
mask = cv2.bitwise_or(white_mask, yellow_mask)
result = img.copy()
cv2.imshow("mask",mask)
2 . Повторяйте расширение и эрозию до тех пор, пока изображение нельзя будет изменить (ссылка)
Код: Выделить всё
height,width = mask.shape
skel = np.zeros([height,width],dtype=np.uint8) #[height,width,3]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,3))
temp_nonzero = np.count_nonzero(mask)
while(np.count_nonzero(mask) != 0 ):
eroded = cv2.erode(mask,kernel)
cv2.imshow("eroded",eroded)
temp = cv2.dilate(eroded,kernel)
cv2.imshow("dilate",temp)
temp = cv2.subtract(mask,temp)
skel = cv2.bitwise_or(skel,temp)
mask = eroded.copy()
cv2.imshow("skel",skel)
#cv2.waitKey(0)
< ч2>3. Примените canny для фильтрации строк и используйте HoughLinesP для получения строк
Код: Выделить всё
edges = cv2.Canny(skel, 50, 150)
cv2.imshow("edges",edges)
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,40,minLineLength=30,maxLineGap=30)
i = 0
for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:
i+=1
cv2.line(result,(x1,y1),(x2,y2),(255,0,0),1)
print i
cv2.imshow("res",result)
cv2.waitKey(0)
Я Интересно, почему после первого шага выбора определенного цвета линии ломаются и появляются шумы. Я думаю, что на этом этапе нам следует что-то сделать, чтобы сделать ломаную линию целостной и менее шумной. А затем попробуйте применить что-нибудь, чтобы воспроизвести линии Кэнни и Хафа. Есть идеи?
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/453 ... -in-opencv
