python - opencv检测虚线

Question

我有一个由某种虚线组成的图像:

注意:打开图像，将其放大并查看所有小点

我如何使用 openCV 来检测和参数化这些线？

此图像是机器人上激光测距扫描仪的值，我需要尽可能获得所有线条。

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HoughLinesP 函数应该是这个的理想选择？

我尝试了以下代码:

    //converts laser range readings to a binary image.
    cv::Mat binaryImg = laserRangesToBinaryImage();

    cv::Mat cdst;
    cvtColor(binaryImg, cdst, CV_GRAY2BGR);

    std::vector<cv::Vec4i> lines;
    HoughLinesP(binaryImg, lines, 2, 5.0*CV_PI/180.0, 1, 2, 20 );
    for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
    {
        cv::Vec4i l = lines[i];
        line( cdst, cv::Point(l[0], l[1]), cv::Point(l[2], l[3]), cv::Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);
    }

    cv::imshow("Hough output", cdst);

这会导致大约 50 到 60 行(在 Ubuntu 14.04 上使用 openCV 2.8.3):

这里最大的问题是有多个分离的线段应该检测到一条完整的线。所以这些段没有正确连接。有些线太短，甚至没有检测到。

最佳结果应如下所示(手动创建)，大约有 20 条线段:

我怎样才能达到这个结果？

Answer 1

如果你还没有，看看这个 tutorial .

基本上，您应该对这三个参数(HoughLinesP function 的最后三个参数)采取行动，直到达到检测到的线的正确长度:

1. 阈值:“检测”一条线的最小交叉点数(在 Hough space 中)。
2. minLinLength: 可以形成一条线的最小点数。 点数少于此数量的线将被忽略。
3. ma​​xLineGap:要考虑的两点之间的最大间隙 同一条线。

数学形态学 ( closing ) 也有帮助，正如评论中提到的那样。然而，帮助将是有限的:对于这样的任务，建议使用一个小的 3x3 内核，因此如果一条线上的某些像素彼此相距太远，则无论如何都不会填充间隙。