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我想检测感兴趣区域内的线条。我的输出图像应显示原始图像和所选 ROI 中检测到的线条。到目前为止，在原始图像中查找线条或选择 ROI 都不是问题，但仅在 ROI 内查找线条不起作用。我的 MWE 读取图像，将其转换为灰度并让我选择 ROI，但在HoughLinesP想要读取时出错roi。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('example.jpg',1)
gray = cv2.cvtColor(img ,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Select ROI
fromCenter = False
roi = cv2.selectROI(gray, fromCenter)

# Crop ROI
roi = img[int(roi[1]):int(roi[1]+roi[3]), int(roi[0]):int(roi[0]+roi[2])]

# Find lines
minLineLength = 100
maxLineGap = 30
lines = cv2.HoughLinesP(roi,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)
for x in range(0, len(lines)):
    for x1,y1,x2,y2 in lines[x]:
        cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(237,149,100),2)

cv2.imshow('Image',img)
cv2.waitKey(0) & 0xFF

cv2.destroyAllWindows()

控制台显示：

线 = cv2.HoughLinesP(roi,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)

错误：OpenCV(3.4.1) C:\Miniconda3\conda-bld\opencv-suite_1533128839831\work\modules\imgproc\src\hough.cpp:441: 错误：(-215) image.type() == (( (0) & ((1 << 3) - 1)) + (((1)-1) << 3)) 在函数 cv::HoughLinesProbabilistic

我的假设是roi没有正确的格式。我正在使用 Python 3.6 和 Spyder 3.2.8。谢谢你的帮助！

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1 回答 1

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该函数cv2.HoughLinesP需要一个单通道图像，因此可以从灰度图像中获取裁剪区域，这将消除错误：

# Crop the image
roi = list(map(int, roi)) # Convert to int for simplicity
cropped = gray[roi[1]:roi[1]+roi[3], roi[0]:roi[0]+roi[2]]

请注意，我将输出名称从 更改roi为cropped，这是因为您仍然需要该roi框。点x1、x2、y1和y2是裁剪图像中的像素位置，而不是完整图像。要正确绘制图像，您只需将左上角像素位置从roi. 这是带有相关编辑的 for 循环：

# Find lines
minLineLength = 100
maxLineGap = 30
lines = cv2.HoughLinesP(cropped,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)
for x in range(0, len(lines)):
    for x1,y1,x2,y2 in lines[x]:
        cv2.line(img,(x1+roi[0],y1+roi[1]),(x2+roi[0],y2+roi[1]),(237,149,100),2)
于 2018-11-08T01:42:47.280 回答