问题标签 [houghlinesp]

我有一张图片：

我必须检测两者之间的空白并基本上将其划分为这样的两部分-

这是我到目前为止所编码的......但它确实只检测到黑线而不是中间的白色区域。

我正在使用 OpenCV 开发一个项目，Python 在项目的某些部分使用概率霍夫线变换函数“HoughLinesP”。我的代码工作得很好，没有问题。然后我想到将相同的代码转换为 C++。

将代码转换为C++后，输出与Python代码不一样。经过长时间的调试，我发现其他一切正常，但在 C++ 的情况下，“HoughLinesP”函数给出了不同的输出。两种语言中此函数的输入相同，参数值也相同，但输出不同。

有人可以解释一下为什么会发生这种情况以及任何可能的解决方法吗？

另外，我检查了这两种语言的 OpenCV 版本，它是相同的： 4.5.0 dev 另外，我尝试使用传递给 C++ 代码的值，但我无法获得类似的结果。

输入边缘图像：

Python HoughLinesP() 输出：

C++ HoughLinesP() 输出：

以下是每种语言的代码： Python：

C++：

如果有人可以提出建议，那将是一个很大的帮助。

输入图像 我正在尝试使用 OpenCV 从扫描图像中删除背景网格线，直到现在我已经使用 HoughLine 方法来检测线条并用白色填充它。通过这种方法，我能够检测到水平线，但不能检测到垂直线。这是我的代码

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任何帮助或建议...

我正在尝试使用Hough lines transform检测报纸文章的预处理二进制图像的背景线。

我使用的代码如下所示，它只检测一条垂直背景线，但我想检测所有垂直背景线。

如何改进我的代码以仅在预期输出图像中标记时检测所有垂直背景线？

预期的输出是这样的：

但是我从上面的代码得到的输出是这样的：

输入图像为：

我正在使用 OpenCV 的 HoughLinesP 函数来尝试描绘农场上的农作物行。它似乎做得很好，但是我在一行上得到太多重叠/附近的线（见图），我需要找到一种方法来合并它们/减少它们。我尝试在 GIS 中在它们上方放置一个缓冲区，但有时这些行非常靠近，以至于它合并了单独的行。

我已经把参数弄乱了很多 tr 并加厚它们，或者得到更少的行，但我似乎无法做到正确。有什么建议么？这一定是一个相当普遍的问题

我正在使用的图像是 GeoTIFF，其像素分辨率为 50x50 厘米。我已将其转换为灰度，使用 OTSU 对其进行二值化，进行边缘检测（canny），然后执行霍夫线变换。

我是初学者，我正在尝试在游戏中进行一些线路检测。 这是我试图检测车道的照片 这是结果 HoughLinesP 代码：```lines = cv2.HoughLinesP(cropped_image, 2, np.pi / 180, 100, np.array([]), minLineLength=50，maxLineGap=5)

我不知道是什么问题

我目前正在研究一个自动驾驶汽车的项目，但我遇到了 HoughLinesP 函数的问题。当汽车在转弯时，它会检测到一条“鬼线”。Bellow是我的函数的代码，这些是参数：

边缘：边缘检测器的输出。

lines：一个向量，用于存储线的起点和终点的坐标。

rho：分辨率参数\rho，以像素为单位。

theta：参数 \theta 的分辨率，单位为弧度。

阈值：检测一条线的最小交叉点数。

我增加了阈值参数，但它对直线有负面影响。

欢迎任何解决方案。

初始帧

提取边缘

车道线段