Вопросы Теги

Как определить сетку для извлечения изображений из изображения сетки [дубликат]

3
задан user3666197 24 March 2016 в 22:48
поделиться

2 ответа

Sanj,

показан модифицированный код, который обнаруживает не одну, а много строк Hough. Я улучшил способ прокрутки массива строк, чтобы вы получили гораздо больше сегментов линии.

Вы можете дополнительно настроить параметры, однако, я думаю, что контурный подход в вашем другом сообщении, скорее всего, будет быть лучшим подходом к решению вашей задачи, как показано на рисунке: Как определить горизонтальные линии в изображении и получить его y-координаты с помощью python и opencv? 

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
minLineLength=img.shape[1]-300
lines = cv2.HoughLinesP(image=edges,rho=0.02,theta=np.pi/500, threshold=10,lines=np.array([]), minLineLength=minLineLength,maxLineGap=100)

a,b,c = lines.shape
for i in range(a):
    cv2.line(img, (lines[i][0][0], lines[i][0][1]), (lines[i][0][2], lines[i][0][3]), (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)


cv2.imshow('edges', edges)
cv2.imshow('result', img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
8
ответ дан Community 20 August 2018 в 18:30
поделиться

Я попытался извлечь горизонтальные и вертикальные линии в изображении. Таким образом, мы можем использовать морфологические операции для этого. Это будет лучшая вещь для этой проблемы. Попробуйте. 

Mat img = imread(argv[1]);

if(!src.data)
    cerr << "Problem loading image!!!" << endl;

imshow("img .jpg", img);

cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
imshow("gray", gray);


Mat binary_image;
adaptiveThreshold(gray, binary_image, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2);
imshow("binary.jpg", binary_image);

// Create the images that will use to extract the horizontal and vertical lines
Mat horizontal = binary_image.clone();
Mat vertical = binary_image.clone();

int horizontalsize = horizontal.cols / 30;

Mat horizontalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(horizontalsize,1));


erode(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
dilate(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
imshow("horizontal", horizontal);

int verticalsize = vertical.rows / 30;

Mat verticalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size( 1,verticalsize));

erode(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));
dilate(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));

imshow("vertical", vertical);

bitwise_not(vertical, vertical);
imshow("vertical_bit", vertical);


Mat edges;
adaptiveThreshold(vertical, edges, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 3, -2);
imshow("edges", edges);

Mat kernel = Mat::ones(2, 2, CV_8UC1);
dilate(edges, edges, kernel);
imshow("dilate", edges);

Mat smooth;
vertical.copyTo(smooth);

blur(smooth, smooth, Size(2, 2));

smooth.copyTo(vertical, edges);

imshow("smooth", vertical);
waitKey(0);
return 0;
0
ответ дан Vimukthi Gunasekara 20 August 2018 в 18:30
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: