[更新最后的问题] 我正在尝试在 640x480 图像中检测简单几何形状的设计模式。我已将图像划分为 32x32 块，并检查每个形状的中心位于哪个块中。
基于此计算，我创建了一个 (160x120) 零 (float32) 的 numpy 矩阵，
col=640/4
row=480/4
每次找到形状时，都会计算中心并检查在哪个块中找到它。160x120 numpy 数组中的相应项目及其 8 个邻居设置为1。最后，160x120 numpy 数组表示为灰度图像，黑色背景和白色像素表示检测到的形状块。
如下图所示。
左上角的图像代表 160x120 的 numpy 数组。到目前为止没有问题。
如您所见，新生成的图像在黑色前景上有一条白线。我想找到这条线的 rho,theta,x0,y0,x1,y1。所以我决定为此使用 HoughLines 转换。
对于如下：
edges = cv2.Canny(np.uint8(g_quadrants), 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)
print lines
这g_quadrants是代表灰度图像的 160x120 矩阵，但输出cv2.HoughLines不包含任何内容，但None.
请帮我解决一下这个。
更新：
显示白色的黑白（np.float32 考虑灰度）图像的小窗口是我实际得到的
- 将 640x480 分成 32x32 块
- 找到图像中的三角形
- 创建一个 32x32 矩阵来映射每个块的结果
- 如果在块中找到三角形，则将相应的矩阵元素更新1
放大视图：
您可以看到有白色像素形成一条直线。这可能是一些不需要的检测。我需要消除不需要的孤立像素并重建一条连续的直线。这可以通过扩张然后侵蚀图像来实现。我需要这条线的 find x0,y0, x1,y1, rho, theta。
它们可能不止一行。在这种情况下，我需要找到关于长度的前 2 行。