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文章目录
- 前言
- 一、简介
- 二，算法实现：
- 2.1 中值滤波去噪
- 2.2滤波图像取反并提取直线
- 2.3 二值图细化
- 2.4 对细化后的直线进行霍夫变换
前言
在当今计算机视觉领域，直线提取作为图像处理的一项基本任务，广泛应用于工业检测、道路识别、建筑测量等多个场景。然而，在实际应用中，复杂多变的背景往往给直线提取带来了极大挑战。本文将围绕OpenCV这一强大的计算机视觉库，探讨如何在复杂背景下实现高效的直线提取。
一、简介
本次提取直线的图片为下图：
如图所示，图片中充满复杂的椒盐噪声实现直线提取所需的流程为图像去噪，清除图像噪点，霍夫直线拟合提取图像中的直线，形态学细化提取直线骨架，再次拟合提取出干净的直线。
二，算法实现：
2.1 中值滤波去噪
代码如下：
img = cv2.imread('test.png')
cv2.imshow('src', img)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.medianBlur(gray, 3)
cv2.imshow('blur',blur)
2.2滤波图像取反并提取直线
滤波图像取反，然后使用HoughLinesP(累计概率霍夫变换)检测直线。图像取反原因是HoughLinesP是在黑色背景中找白色直线，这样效果更好,并将检测到的所有直线绘制在图像上，让直线特征更加密集。
blur = cv2.bitwise_not(blur)
cv2.imshow('bitwise_not',blur)
cv2.waitKey(0)temp = np.zeros(blur.shape, np.uint8)
# Detect and draw lines
lines = cv2.HoughLinesP(blur, 1, np.pi/180, 10, minLineLength=50, maxLineGap=30)for line in lines:for x1, y1, x2, y2 in line:cv2.line(temp, (x1, y1), (x2, y2), (255, 255, 255), 2)
二值化取反后的图像：
绘制后的图像：
2.3 二值图细化
temp[temp==255] = 1
skeleton = morphology.skeletonize(temp)
thin = skeleton.astype(np.uint8)*255
cv2.imshow("thin",thin)
效果：
2.4 对细化后的直线进行霍夫变换
lines = cv2.HoughLinesP(thin, 1, np.pi/180, 20, minLineLength=50, maxLineGap=30)
print(len(lines)) for line in lines:for x1, y1, x2, y2 in line:cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
最终效果：
