python - opencv在实时/静态图像中检测走廊边缘和直线

Question

我有一张看起来像这样的图片。

我知道在 simplecv 中，您可以使用:

img = Image('hallway.jpg')
img.show()
img.edges.show()
lines = img.findLines()
lines = lines.filter(lines.length() > 50) 
lines.show()

我想知道是否有人知道任何库/文档或可以指向我任何方向，以便能够使用OpenCV 实时检测拐角，门等的边缘或静态图像 ？

Answer 1

Opencv python的Hough行的实现可能会有所帮助。虽然算法很繁琐，但它的一个概率版本可以实时运行。您甚至可以调整参数以使其更快而以准确性为代价。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('hallway.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
minLineLength = 100
maxLineGap = 10
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)
for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:
    cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

cv2.imshow("preview", img)
cv2.waitkey(0)

请注意，您可能必须根据需要调整canny和其他参数的阈值。

另一种方法是使用轮廓。这可能对 https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_contours/py_contour_features/py_contour_features.html有帮助