Как обнаружить все фоновые линии вершин с помощью вероятностного преобразования линий Хафа?

Я пытаюсь обнаружить фоновые линии предварительно обработанного бинарного изображения газетной статьи, используя преобразование линий Хафа.

Код, который я использовал, приведен ниже, и он обнаруживает только одну вертикальную фоновую линию, но я хочу обнаружить все вертикальные фоновые линии.

Как я могу улучшить свой код, чтобы обнаруживать все только вертикальные фоновые линии, как я отметил в ожидаемом выходном изображении?

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
(thresh, binary) = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
#cv.imshow('binary',binary)
#cv.waitKey(0)
    
minLineLength = 10
maxLineGap = 40
lines=np.array([])
    
lines = cv.HoughLinesP(binary,rho=np.pi/180,theta=np.pi/180,threshold=10,lines=lines,minLineLength=minLineLength,maxLineGap=maxLineGap)

for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:
   cv.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)
    
cv.imshow('lines',image)
path='../outputs'
cv.imwrite(os.path.join(path , 'line.jpg'), image)
cv.waitKey(0)

Ожидаемый вывод выглядит следующим образом: введите здесь описание изображения

Но вывод, который я получаю из приведенного выше кода, таков: введите здесь описание изображения

Входное изображение: введите здесь описание изображения


opencv image-processing houghlinesp straight-line-detection
person Shashiwadana    schedule 24.02.2021    source источник
comment
не могли бы вы опубликовать образец входного изображения '../outputs/contour.jpg', который сгенерировал этот шаблон?   -  person Bilal    schedule 24.02.2021
comment
@Bilal Я добавил входное изображение   -  person Shashiwadana    schedule 24.02.2021
comment
docs.opencv.org/3.4/dd/dd7/tutorial_morph_lines_detection.html   -  person Cynichniy Bandera    schedule 24.02.2021

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Это решение грубой силы, вы можете оптимизировать параметры, чтобы сделать его лучше:

результат

#------------------#
# Import Libraries #
#------------------#
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2

# Read Image
image = cv2.imread('input.jpg', 0)
# Gaussian Blur 
blur = cv2.GaussianBlur(image,(13,13),5)
# Morphological opening
kernel = np.ones((11,11), dtype=np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(blur, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# Thresholding
(_, thresh) = cv2.threshold(opening, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
(_, thresh2) = cv2.threshold(image, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
# Stacking the image to draw lines in colour
image = np.stack([image, image, image], axis=2)

# Define Hough Parameters
minLineLength = 40
maxLineGap = 10
# Hough Lines Detection
lines1 = cv2.HoughLinesP(thresh,rho=np.pi/180,theta=np.pi/180,threshold=1,minLineLength=minLineLength,maxLineGap=maxLineGap)
lines2 = cv2.HoughLinesP(thresh,rho=np.pi/180,theta=np.pi/180,threshold=10,minLineLength=minLineLength,maxLineGap=maxLineGap)
lines3 = cv2.HoughLinesP(thresh2,rho=np.pi/180,theta=np.pi/180,threshold=10,minLineLength=minLineLength,maxLineGap=maxLineGap)

# Stack the detections
Lines = np.vstack([lines1[0], lines2[0], lines3[0]])

# Draw the Lines
for row in range(Lines.shape[0]):
    x1,y1,x2,y2 = Lines[row, 0], Lines[row, 1], Lines[row, 2], Lines[row, 3]
    cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

# Visualize results
cv2.imshow('lines',image)
cv2.waitKey(0)
person Bilal    schedule 24.02.2021
comment
Не могли бы вы объяснить эту часть вашего кода# Stack the detections Lines = np.vstack([lines1[0], lines2[0], lines3[0]]) # Draw the Lines for row in range(Lines.shape[0]): x1,y1,x2,y2 = Lines[row, 0], Lines[row, 1], Lines[row, 2], Lines[row, 3] cv2.line(image,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2) - person Shashiwadana; 27.02.2021
comment
@Shashiwadana Stack the detections часть для объединения массивов, содержащих все обнаруженные строки, в один массив (по вертикали) вместо 3. # Draw the Lines часть для каждой строки в массиве получает 4 координаты x1, x2, y1, y2 и просто рисует линию поверх изображения, чтобы понять это прекрасно попробуйте напечатать форму массива до и после укладки. - person Bilal; 27.02.2021