霍夫变换未能检测到突出线条

Question

在一张图片上运行Canny边缘检测器后，我得到了清晰的线条。但是当在Canny边缘图像上运行Hough线函数时，似乎会漏掉相当明显的线条。 我只保留垂直和水平的Hough线（容差为15度）。出现了许多额外的线条，但是明显可见的用于界定矩形的线条没有被捕捉到。

以下是代码片段：

cvCanny( img, canny, 0, 100, 3 );
lines = cvHoughLines2( canny, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI/180, 35, 20, 10 );

主要目的是检测表示链表节点的矩形框。然而，squares.c示例程序只会检测完美的矩形，而不会检测箭头是否触及矩形边界。

您能否解释一下对Hough线函数进行哪种更改可以帮助我获得与Canny边缘图中清晰可见的线相对应的Hough线？

- AruniRC

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本周已经是第5次了：图像处理函数的关键在于使用正确的参数。尝试调整传递给cvHoughLines2()的参数，直到找到满足需求的参数组合。 - karlphillip

Answer 1

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(添加: 一个预处理步骤，由shernshiou建议。)

预处理步骤:

1. 对图像进行阈值处理，
2. 使用连通组件，
3. 从连通组件结果中检测并删除小物体-即每个框下方和中间的四位数字集合。

(注：阈值处理是仅为了满足连通组件而进行的预处理步骤。)

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如果您想要检测仅完全水平和垂直的线条，我的建议是在Hough变换之前进行水平和垂直边缘增强（通过卷积）。

这将使真实的线条更有可能在Hough-projection中“高峰”，并增加OpenCV捕获线条的机会。

具体步骤如下：

1. 从输入图像中计算Canny边缘图像
2. 在Canny边缘图像上应用水平Sobel过滤器
3. 在经过水平增强的边缘图像上应用Hough线条检测。
4. 在Canny边缘图像上应用垂直Sobel过滤器。(注：使用步骤1的结果，而不是步骤2的结果)
5. 在经过垂直增强的边缘图像上应用Hough线条检测。
6. 组合水平和垂直线并呈现结果。

- rwong

Answer 2

你读过文档了吗？

这里有几个选项：

1. 你错过的线（特别是图像最右边盒子上最左边的垂直线）相当短。尝试降低阈值（cvHoughLines2的第五个输入变量）。该阈值是在线上必须存在的像素数。从图片上看，我猜确实有35个像素以下的线你错过了。
2. 第六个输入变量表示最小线长。我假设这是以像素为单位的，所以第五个参数要求在线上有35个像素，但你却只寻找长度为20像素或更长的线段，因此你设置的方式是无效的。降低第5个变量，如果找到太多无用的短线，则将其提高。
3. 降低第7个参数的值，以不允许线段中出现大的空隙。这会消除一些倾斜的线段。

简而言之，请尝试使用不同的参数5、6和7再次进行操作。

我建议你尝试较低的参数5和7值，并使用类似或略高于参数6的值。由于2中提到的原因，5始终应该小于或等于6才能发挥作用。如果5更低，则7至少应该等于5和6之间的差异。

- jilles de wit

Answer 3

通常人们不会直接从盒子里使用霍夫线。正常的做法是对图像进行预处理（例如改变亮度、改变颜色、锐化图像...）。

- shernshiou

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谢谢，您提醒了我可以添加两个步骤来改进这个想法：对图像进行阈值处理，然后使用连通组件检测小字母（数字）并在执行Hough之前将其删除，从而减少噪音。 - rwong