OpenCV 霍夫线变换给出不存在的水平线答案

【问题标题】：OpenCV Hough Line Transform gives non-existent horizontal linesOpenCV 霍夫线变换给出不存在的水平线
【发布时间】：2017-06-21 02:04:13
【问题描述】：

我首先使用精明检测器从二值图像中提取边缘。结果是完美的，但后来我使用霍夫变换来矢量化这些边缘。然而，我得到的线条是错误的，大量不存在的水平线条突然冒出来。

边缘

霍夫线

100 票

我使用的代码和参数

    // detect edges.
    cv::Mat1b edges(bw.size());
    cv::Canny(bw, edges, 40, 120);

    // detect lines.
    std::vector<cv::Vec4i> lines;
    cv::HoughLinesP(edges, lines, 1, CV_PI/180, 0);

    // minimum 100 votes version.
    cv::HoughLinesP(edges, lines, 1, CV_PI/180, 100);

    cv::Mat1b tmp(edges.size());
    for (unsigned i = 0; i < lines.size(); i ++) {
            cv::Vec4i const& line = lines[i];
            cv::line(tmp, cv::Point(line[0], line[1]), cv::Point(line[2], line[3]), cv::Scalar(255));
    }

【问题讨论】：

为什么你的阈值是 0？您可以考虑霍夫变换的一种方法是，它用线条填充您的图像，然后对于放置在该线上的图像中的每个白色像素，将该线的得分 +1。使用threshold，您是在问“一条线需要接触多少个点才能算作一条线？”因此，如果您的阈值为 0，则意味着……霍夫的每条可能线都在您的图像中。而是尝试 50 或 100 或类似的东西。这实际上不是霍夫变换的工作原理，但它非常接近。
我明白了。它应该调用票数。在我将阈值设置为 100、300 和 500 之后，水平线是固定的，但是好的线没有了。我将编辑帖子以包含这些图片。
哦。不，你有一个不同的奇怪问题。最近有一个非常相似的问题，在lines 中有百万行。每个line 中的值也是完全奇怪的大量数字。你也一样吗？它看起来是一个非常奇怪的错误。见here。 this 也有一个已发布的答案，不知道它是否会有所帮助。
是的，我也在使用 OpenCV 3.2。当我将阈值设置为 100 票时，我在那个简单的边缘图中得到了大约 500 行，但代码没有崩溃。我猜的线条很好。只是它们是水平的。我不确定这是否会被视为错误。由于边缘图中的线条是 2 像素宽，因此可以得到一些阈值为 0 的水平线条。现在，我觉得奇怪的是，在阈值为 100 票后仍然有水平线。让我试试这个例子，看看我是否可以复制这个问题。
是的，不——除了阈值，您的代码看起来还不错。对您的代码稍作修改（主要是调整图像大小），我很容易就能检测到basically the whole outline fine。

标签： opencv image-processing computer-vision

【解决方案1】：

经过一番挣扎，我发现这不是霍夫变换的问题。问题是我使用了 cv::Mat1b tmp(edges.size());作为输出目标。似乎 cv::line 无法绘制二进制图像。它可能会溢出图像边界，导致那些错误的像素。当我将它切换到 cv::Mat1i tmp(edges.size());一切都很好。

固定代码

    // detect edges.
    cv::Mat1b edges(bw.size());
    cv::Canny(bw, edges, 40, 120);

    // detect lines.
    std::vector<cv::Vec4i> lines;
    cv::HoughLinesP(edges, lines, 1, CV_PI/180, 40, 100, 200);

    cv::Mat1i tmp(edges.size());
    for (unsigned i = 0; i < lines.size(); i ++) {
            cv::Vec4i const& line = lines[i];
            cv::line(tmp, cv::Point(line[0], line[1]), cv::Point(line[2], line[3]), cv::Scalar(255));
    }

    cv::imwrite("tmp.png", tmp);

结果：

【讨论】：