使用OpenCV在物体中检测线条

Question

我有以下图像。我想检测将该对象分成两半的线。哪种方法是最好的？我已经尝试使用霍夫变换，但有时对象不够大以便它能够检测到它。有什么想法吗？

谢谢！

- Luis Carlos

Answer 1

通常，霍夫变换用于线检测。

但如果它对您无效，拟合直线也是一个很好的替代方法。

请查看OpenCV的fitline函数以获取更多详细信息和参数。

由于您已经尝试过霍夫线，我将在此演示使用OpenCV-Python进行拟合直线：

# Load image, convert to grayscale, threshold and find contours
img = cv2.imread('lail.png')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
contours,hier = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]

# then apply fitline() function
[vx,vy,x,y] = cv2.fitLine(cnt,cv2.cv.CV_DIST_L2,0,0.01,0.01)

# Now find two extreme points on the line to draw line
lefty = int((-x*vy/vx) + y)
righty = int(((gray.shape[1]-x)*vy/vx)+y)

#Finally draw the line
cv2.line(img,(gray.shape[1]-1,righty),(0,lefty),255,2)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以下是我得到的结果：

编辑:

如果您想找到将对象分成两部分的线，请先找到适合的线，然后找到与之垂直的线。

为此，在cv2.fitLine()函数下添加以下代码片段：

nx,ny = 1,-vx/vy
mag = np.sqrt((1+ny**2))
vx,vy = nx/mag,ny/mag

以下是我得到的结果：

希望这能帮助你！

更新：

以下是您要求的第一种情况的Python代码的C++代码。 该代码对我完美运行。 输出与上面给出的相同：

#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv/cv.h>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    cv::Mat img, gray,thresh;
    vector<vector<Point>> contours;
    Vec4f lines;

    img = cv::imread("line.png");
    cv::cvtColor(img,gray,cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::threshold(gray,thresh,127,255,cv::THRESH_BINARY);
    cv::findContours(thresh,contours,cv::RETR_LIST,cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    cv::fitLine(Mat(contours[0]),lines,2,0,0.01,0.01);

    //lefty = int((-x*vy/vx) + y)
    //righty = int(((gray.shape[1]-x)*vy/vx)+y)
    int lefty = (-lines[2]*lines[1]/lines[0])+lines[3];
    int righty = ((gray.cols-lines[2])*lines[1]/lines[0])+lines[3];

    cv::line(img,Point(gray.cols-1,righty),Point(0,lefty),Scalar(255,0,0),2);

    cv::imshow("img",img);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();
}

- Abid Rahman K

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非常感谢，我今天会试试看 :D哦，我是你博客的粉丝 :) - Luis Carlos

大家好，所有的函数都是来自于OpenCV的标准函数。因此，如果您查看opencv文档，您可以找到我使用的每个python函数对应的C++函数。请尝试自己操作，如果您遇到任何困难，请在评论中提出。我会尽力帮助您... - Abid Rahman K

+1 - 谢谢，很高兴知道您从我的博客中受益。请继续访问，并在喜欢的情况下分享。 - Abid Rahman K

很抱歉让你等了这么久。我完成了，谢谢 :) 请查看我的最新项目：http://www.youtube.com/watch?v=zXHXusO8eGw - Luis Carlos

这确实也帮助了我！谢谢。 - Ivantha