在Python OpenCV中检测线条而不应用高斯模糊
在Python OpenCV中，可以通过以下步骤来检测线条而不应用高斯模糊：
- 导入必要的库和模块：
import cv2
import numpy as np- 读取图像并将其转换为灰度图像：
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)- 对灰度图像进行边缘检测：
edges = cv2.Canny(gray, threshold1, threshold2)其中，threshold1和threshold2是边缘检测的阈值，可以根据具体情况进行调整。
- 对边缘图像进行直线检测：
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap)其中，rho和theta是Hough变换的参数，threshold是直线检测的阈值，minLineLength和maxLineGap是直线的最小长度和最大间隔。
- 绘制检测到的线条：
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)这将在原始图像上绘制检测到的线条。
- 显示结果：
cv2.imshow('Detected Lines', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()这将显示带有检测到的线条的图像。
Python OpenCV中的线条检测可以应用于许多场景，例如图像处理、计算机视觉、机器人等领域。通过检测线条，可以实现边缘检测、图像分割、目标识别等功能。
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houghlinesp和阈值
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我正在使用opencv Houghlinesp来检测停车场中的线条。这是源图像 当我做hough变换-p来检测线条时，我得到了像这样的最终图像。 它确实检测到了空格。你知道如何去除汽车顶部的这些嘈杂的线条吗？或者任何关于替代算法或方法的方向都值得高度赞赏。 img = cv.imread('Parking-Lot.jpg')
threshold=100
minLineLength = 60
rho=2
maxLineGap=20
theta = np.pi/180
edges = cv.Canny(img, 100, 200)
lines = cv.HoughLinesP(e
浏览 32提问于2019-05-13得票数 0
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为了理解HoughLinesP的参数，我提出了以下代码：
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import image as image
I = image.imread('chess.jpg')
G = cv2.cvtColor(I, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Canny Edge Detection:
Threshold1 = 150
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在opencv中利用Hough变换检测垂直线
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输入图像：
Hough变换图像：
绘制轮廓：
import cv2
import numpy as np
import pdb
img = cv2.imread('/home/user/D
浏览 0提问于2017-07-25得票数 5
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openCV python检测到的奇怪线条
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我遵循了python openCV教程，并试图使用HoughLinesP()来检测行，下面是代码：
imgLoc = '...\lines.jpg'
img = cv2.imread(imgLoc)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 100)
minLineLength = 20; maxLineGap = 5
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, \
minLineLength, maxLine
浏览 3提问于2017-07-28得票数 0
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Python如何在OpenCV中用HoughLines检测图像中的垂直线和水平线？
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我正在尝试获得一个校准棋盘的阈值。我不能直接检测到棋盘的角落，因为当我观察一个微型棋盘时，有一些灰尘。我尝试了几种方法，HoughLinesP似乎是最简单的方法。但是效果并不好，如何提高我的成绩呢？
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('lines.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
print img.shape[1]
print img.shape
minL
浏览 2提问于2016-09-28得票数 25
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基于hough变换的矩形图像直线检测
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我想用霍夫变换来检测这些矩形线条， ? 以下是opencv代码： import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('C:/Users/hp/rectangles.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)
for rho,theta in lines[0]:
a = np
浏览 19提问于2019-06-02得票数 3
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虚线检测CV2 Python
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我试图使用一些变换来去除图像中的虚线和整线，但我只能使用变形变换和hough线检测来删除其中的一些。
下面是一个示例:我需要删除虚线和长垂直线，同时不影响其他任何内容。
灰度图像输入：
到目前为止，我的代码如下：
thresh = cv2.threshold(num_bloc, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# Remove vertical
vertical_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,50))
detected_lines =
浏览 0提问于2020-10-17得票数 0
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定义线间距离
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我对Python非常陌生，我正试图在插图中定义手绘线条，因为我编写的代码在我模糊之后，用cv2腐蚀并对图像做了阈值处理，因为在代码中，那些以线条出现的图像是平行的。
(这一行
就像这样
)
然后我只显示并行的，但我不知道如何定义一个最小和最大距离值(以像素为单位)。
有什么帮助吗？
这就是我到目前为止所写的：
import numpy as np
import cv2
import time
import math
start_time = time.time()
base = cv2.imread('prova/eq.jpg')
gray = cv2.cvtColor(
浏览 3提问于2017-04-28得票数 1
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如何使用opencv python 3计算图形图像中的行数
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输入图像
我的代码
import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('autoload.jpg')
output = img.copy()
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv.me
浏览 5提问于2021-08-01得票数 0
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锐化图像以检测纸张上已盖章的"X“对象中的边缘/线条
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我使用的是python和opencv。我的目标是在用覆盆子圆周率相机拍摄的图像中检测"X“形状的碎片。该项目是，我们有预印的井字游戏板，并必须形象的板，每次有一个新的一块放在板上(与墨水邮票)。然后输出说明哪种类型的棋子(如果有的话)位于tic-tac-toe板的哪个部分。
这里，我在图像中检测到的线条是绿色的：
正如你所看到的，"X“形的碎片似乎不容易被发现。一些邮票上只有一行可以被“看到”。
下面是滤镜之后的边缘检测：
我检测"X“形块的方法是在每个部分中检查具有非水平/垂直斜率的任何线。我的问题是，"X“形的图章并不是完美的线条；因此，
浏览 0提问于2015-11-11得票数 7
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如何利用概率Hough线变换检测所有垂直背景线？
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我试图用Hough线变换检测报纸文章的预处理二值图像的背景线。
下面给出了我使用的代码，它只检测到一个垂直背景行，但我想检测所有垂直背景行。
当我在预期的输出图像中标记时，如何改进我的代码以检测所有的垂直背景行--只有？
import cv2 as cv
import numpy as np
import os
#binary image
image = cv.imread('../outputs/contour.jpg')
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # convert2grayscale
(thres
浏览 2提问于2021-02-24得票数 0
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用canny和hough变换检测图像是否像素化
opencv、edge-detection、hough-transform、canny-operator、pixelate
我在网上阅读，我发现可以根据使用边缘检测器检测到的线条数来判断图像是像素化还是不像素化，然后应用Hough变换。
我尝试过这种方法，而Hough变换似乎没有正确地检测到线条，我不知道为什么它不能正常工作。
以下是一些可供参考的结果图像:精明的边缘检测结果
和Hough变换结果
我能做些什么来改善线路检测呢？
我使用的代码基于一些在线教程：
img = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
high_thresh, thresh_im = cv2.threshold(gray,
浏览 0提问于2018-06-29得票数 0
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如何在python中导出没有图像的行
python、python-2.7、numpy、cv2
我使用Houghline方法从我的图像创建hough线，这将返回预期的结果。除了我想要导出没有原始导入图像的hough行。怎么做？
import numpy as np
import cv2
in_path = 'my/tif/file'
out_path = 'my/output/tif/file'
gray = cv2.imread(in_path)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
cv2.imwrite('edges.tif',edges)
minLineLength=1
浏览 0提问于2018-07-18得票数 1
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在OpenCV HoughLines中检测多行
opencv
我正在使用OpenCV 4.4并运行以下代码来检测网格的线条。当我显示图像时，它总是检测到屏幕截图中所示的一行。如何检测网格中的所有垂直线？
grid = cv2.imread('images/grid.jpeg')
grayscale = cv2.cvtColor(grid, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(grayscale, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 100)
for rho, theta in lines[0]:
浏览 0提问于2020-11-01得票数 0
1回答
Python概率Hough线变换- TypeError:类型为'NoneType‘的对象没有len()
python、python-3.x、opencv、hough-transform
我想在棋盘图像上执行概率Hough线变换，但是遇到了一个错误。这个错误的一个奇怪之处是，只在我为OpenCV函数HoughLinesP()的参数指定关键字时发生。
首先，查看我的代码行和我得到的错误消息：
#-*- coding:utf-8-*-
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
from skimage import io
import numpy as np
# Load image file
fpath = 'D:/Users/'
image = io.imread(fpath + 'checkerboard.
浏览 2提问于2019-12-10得票数 1
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2回答
如何使用OpenCV在路边划一条线？
python、python-3.x、opencv
我使用这段代码来用canny和hough进行行检测，但是效果并不好。
我想在路边划一条线。绘制直线的目的是计算直线在图像中的位置，因为当我进行自动驾驶时，我希望我的ROS汽车沿着curb.My国家行驶是右侧行驶。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(r"E:\test_opencv\images\testcanny.jpg")
blur_img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
edges = cv2.Canny(blur_img, 250, 450, apertureSize=3)
浏览 5提问于2020-01-19得票数 1
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2回答
寻找两个对象的不同中心
python、opencv、image-processing、computer-vision、hough-transform
我试着在同一张图片中找到两个正方形的中心，如下所示：
我能够检测出组成正方形的线条。我的输出如下所示：
正如这里所述，为了找到多边形的中心，我使用了moments来查找中心。这就是我所做的。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('images/sq.png', 0)
gray = img
kernel_size = 5
blur_gray = cv2.GaussianBlur(gray,(kernel_size, kernel_size),0)
ret,thresh = cv2.threshold
浏览 2提问于2019-01-29得票数 0
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删除分段线(OpenCV、Python)
python、opencv、hough-transform
给定以下代码：
import numpy as np
import cv2
gray = cv2.imread('image.png')
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
cv2.imwrite('edges-50-150.jpg',edges)
minLineLength=100
lines = cv2.HoughLinesP(image=edges,rho=1,theta=np.pi/180, threshold=100,lines=np.array([]), minLineLength=min
浏览 0提问于2017-09-18得票数 2
1回答
检测和隔离图像中的线条
python、opencv、hough-transform、canny-operator
我正在尝试写一段代码，它可以检测和分离图像中的直线。我使用opencv库，结合Canny边缘检测和Hough变换来实现这一点。到目前为止，我想出了以下几点： import numpy as np
import cv2
# Reading the image
img = cv2.imread('sudoku-original.jpg')
# Convert the image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Edge detection
edges = cv2.Canny(gray,50,1
浏览 38提问于2019-05-27得票数 1
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4回答
OpenCV -如何从Canny函数的结果中提取边缘？
c++、opencv
我在OpenCV中使用Canny()函数，如下所示
Mat detected_edges = GetImage...;
Canny( detected_edges, detected_edges, 20, 20*3, kernel_size );
我的问题是这个函数的结果只是一个黑白图像，我想要得到检测到的一组边缘。
在OpenCV上
该函数在输入图像中查找边缘，并使用Canny算法在输出映射边缘进行标记。threshold1和threshold2之间的最小值用于边缘链接。最大值用于寻找强边的初始段。
但是我不知道如何从结果图像中提取线条，有人可以帮我。
更新用于下面测试的图像，此图像
浏览 3提问于2013-09-09得票数 2
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