【发布时间】:2017-02-06 17:06:46
【问题描述】:
我正在尝试获取校准棋盘的阈值。我无法直接检测到棋盘角,因为当我观察微型棋盘时有一些灰尘。 我尝试了几种方法,HoughLinesP 似乎是最简单的方法。但是效果不好,如何提高我的效果?
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=100
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.imwrite('houghlines5.jpg',img)
如下图所示,我的棋盘无法获得,线被绘制在很多方向......(原图:https://s22.postimg.org/iq2b91xq9/droite_Image_00000.jpg)
【问题讨论】:
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使用阈值,或尝试减少小点(侵蚀、扩张)。
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我已经尝试过但没有加上霍夫线。也许它可以帮助获得线路?谢谢你的帮助;)
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我真的会再试一次!
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可以上传原图吗?我也同意结合形态分析尝试阈值。如果我有原始图像,我可以自己尝试一下。
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另外,是否特别需要使用霍夫变换?如果你消除了一些噪音,执行一个相当大的关闭然后找到角落(例如哈里斯),这应该可以解决你的问题。
标签: python opencv camera-calibration hough-transform