opencv - 从精明的边缘检测中提取线条

Question

在应用精明边缘检测后的openCV中，我想进一步处理结果（仅显示水平线，删除短线等）。但精明的结果只是另一个形象。我想得到一组描述检测到的边缘的线

我知道著名的Hough Line Transform，但结果并不总是好的，这就是为什么我想手动处理精明的结果。输入：

在此处输入图像描述

仅输出精明：

在此处输入图像描述

输出精明然后霍夫线变换

在此处输入图像描述

这是用于检测楼梯边缘的霍夫线变换结果（红线）。未正确检测到下方的第 4 行，尽管 canny edge 检测到边缘。

知道如何从精明的图像中提取边缘吗？

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您可以尝试一些事情来改善您的结果：

应用感兴趣区域

您的图像看起来有一些边界窗口效果。我用感兴趣的区域删除了它们，得到了一个看起来像这样的图像（我对其进行了调整，直到它看起来正确，但如果你使用某种内核运算符，它的窗口大小可能更好地定义了这个 ROI）：

在此处输入图像描述

您似乎也在使用概率霍夫变换。所以，你只得到线段而不是插值线。考虑使用标准变换来获得完整的理论线（rho，theta）。这样做我得到了如下所示的图像：

在此处输入图像描述

这是我用来生成这些行的代码片段（来自 Python 接口）：

(mu, sigma) = cv2.meanStdDev(stairs8u)
edges = cv2.Canny(stairs8u, mu - sigma, mu + sigma)
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, pi / 180, 70)

您可以通过获取最常出现的线角度并丢弃异常值来过滤掉不良线。这应该将其缩小到最明显的步骤。

希望有帮助！

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我建议使用 LSWMS（使用加权均值位移进行线段检测）方法。其结果优于HT和PPHT。