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我试图获得与本教程中 HoughLinesP 过滤器相同的结果。我像这样拍摄了相同的图像和相同的阈值：

import cv2
from line import Line
import numpy as np

img = cv2.imread('building.jpg',1)
cannied = cv2.Canny(img, 50, 200, 3)
lines = cv2.HoughLinesP(cannied, 1, np.pi / 180, 80, 30, 10)


for leftx, boty, rightx, topy in lines[0]:
    line = Line((leftx, boty), (rightx,topy))
    line.draw(img, (255, 255, 0), 2)

cv2.imwrite('lines.png',img)
cv2.imwrite('canniedHouse.png',cannied)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Lineclass 是一个自定义类，它不做任何有趣的事情，只是计算一些东西并画线。然后我得到这两张图片：在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

所以你可以看到我在图像中间只有一条线。

不知道出了什么问题。我错过了什么？

谢谢。

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3 回答 3

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注意：由于您链接了 OpenCV 2.4.x 的教程，我最初假设您也使用 OpenCV 2.4.11 编写了代码。事实证明，您实际上使用的是 OpenCV 3.x。请记住，2.x 和 3.x 之间的 API 有细微的变化。

你叫HoughLinesP错了。

根据文档，Python函数的签名是：

cv2.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, lines[, minLineLength[, maxLineGap]]]) → lines

如果我们在您的调用中标记参数，我们会得到以下信息：

lines = cv2.HoughLinesP(cannied, rho=1, theta=np.pi / 180
    , threshold=80, lines=30, minLineLength=10)

但是，正确移植到 Python 的 C++ 代码将是

lines = cv2.HoughLinesP(cannied, rho=1, theta=np.pi / 180
    , threshold=80, minLineLength=30, maxLineGap=10)

结果

类似的情况Canny

cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) → edges

同样，让我们​​标记参数：

cannied = cv2.Canny(img, threshold1=50, threshold2=200, edges=3)

但它应该是：

cannied = cv2.Canny(img, threshold1=50, threshold2=200, apertureSize=3)

但是，这对输出没有影响，因为光圈大小的默认值为 3。

最后，正如我们用Vasanth和namatoj确定的那样，生成的输出格式有所不同cv2.HoughLinesP：

  • 在 2.4 中看起来像[[[x1, y1, x2, y2], [...], ..., [...]]]
  • 在 3.x 中看起来像[[[x1, y1, x2, y2]], [[...]], ..., [[...]]]

我在两个版本中添加了一个简短的get_lines函数来将线条转换为一致的布局 ( )。[[x1, y1, x2, y2], [...], ..., [...]]

适用于两个 OpenCV 版本的完整脚本：

import cv2
import numpy as np


def get_lines(lines_in):
    if cv2.__version__ < '3.0':
        return lines_in[0]
    return [l[0] for l in lines]


img = cv2.imread('building.jpg')
img_gray = gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cannied = cv2.Canny(img_gray, threshold1=50, threshold2=200, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLinesP(cannied, rho=1, theta=np.pi / 180, threshold=80, minLineLength=30, maxLineGap=10)

for line in get_lines(lines):
    leftx, boty, rightx, topy = line
    cv2.line(img, (leftx, boty), (rightx,topy), (255, 255, 0), 2)

cv2.imwrite('lines.png',img)
cv2.imwrite('canniedHouse.png',cannied)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
于 2016-04-06T13:49:06.117 回答
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正如丹的回答所提到的，在 Canny 和 HoughLinesP 中没有正确指定参数。

修改后的代码：

import cv2
from line import Line
import numpy as np

img = cv2.imread('building.jpg',1)
cannied = cv2.Canny(img, 50, 200, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLinesP(cannied, 1, np.pi / 180, 80, minLineLength=30, maxLineGap=10)

for leftx, boty, rightx, topy in lines[0]:
    line = Line((leftx, boty), (rightx,topy))
    line.draw(img, (255, 255, 0), 2)

cv2.imwrite('lines.png',img)
cv2.imwrite('canniedHouse.png',cannied)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出：

检测到的线

如果您使用的是 OpenCV-3+，请改用此 for 循环，因为 HoughLinesP 返回不同的输出格式[[[x1, y1, x2, y2]], [[...]]...[[...]]]

for l in lines:  #Modified to loop across all the lines
    leftx, boty, rightx, topy = l[0] #assign each line's values to variables
    line = Line((leftx, boty), (rightx,topy))
    line.draw(img, (255, 255, 0), 2)
于 2016-04-06T13:42:58.870 回答
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您的代码中的问题是返回的行是如何排列的。这段代码对我有用：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('building.jpg',1)
cannied = cv2.Canny(img, 50, 200, 3)
lines = cv2.HoughLinesP(cannied, 1, np.pi / 180, 80, 30, 10)

for line in lines:
    leftx, boty, rightx, topy = line[0]
    cv2.line(img, (leftx, boty), (rightx,topy), (255, 255, 0), 2)

cv2.imwrite('lines.png',img)
cv2.imwrite('canniedHouse.png',cannied)
cv2.imshow('', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

为了让代码在我的机器上运行，我还做了一些其他的小改动。

在此处输入图像描述

我认为您需要更改一些参数才能获得与文档中完全相同的结果。

于 2016-04-06T13:42:45.260 回答