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我在图像中有一个简单的网格，我正在尝试确定网格大小，例如 6x6、12x12 等。使用 Python 和 cv2。

在此处输入图像描述

我正在使用上面的 3x3 网格对其进行测试，我计划通过在图像中检测它们来计算有多少垂直/水平线来确定网格大小：

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，但是我的图像中的每一行都检测到多行：

在此处输入图像描述

（图像中的每一行都画了两条 1px 的绿线）

我不能简单地将线数除以二，因为（取决于网格大小）有时只会绘制一条线。

如何更准确地检测并为原始图像中检测到的每条线绘制一条线？

我调整了阈值设置，将图像缩小为黑白，但我仍然得到多条线。我认为这是因为精明的边缘检测？

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我最终遍历了这些线条并删除了彼此相距 10px 以内的线条：

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
于 2013-09-28T13:58:49.853 回答
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你可以扩大图像 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (2, 2)) dilated = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=5) 然后应用 cv2.HoughLinesP

于 2017-04-27T16:28:24.370 回答
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霍夫函数没有一个参数可以做到这一点吗？最大线间隙？所以如果你的线条是 2px 粗，你把那个参数设置为 3？它不工作吗？

于 2017-09-10T23:02:05.113 回答