如何对直线进行降噪答案

【问题标题】：How do I denoise straight lines如何对直线进行降噪
【发布时间】：2021-06-01 14:34:04
【问题描述】：

所以我有一堆直线形成各种形状的图像。然而，这些直线往往不是很直，因为底层源通常在像素之间有这些线。在这种情况下，底层源会产生靠近一条线的像素。在这种情况下，我希望移除这些额外的像素。

这里有一张源图片：

这里我们对相同的图像进行了去噪：

我正在使用 houghline 变换或去噪算法，但这些算法都不能很好地工作，感觉应该有一个很好的方法来解决这个问题，使用这些是线条而不是普通辣椒的具体事实和盐噪声。

我现在正在使用 python，但其他语言的答案是可以接受的。

【问题讨论】：

欢迎任何建议甚至不完整的答案，如果您有任何问题，请发表评论，以便我回答/添加信息。
理想情况下，您应该在阈值处理之前对图像进行降噪。但是鉴于您在此处拥有的图像，使用水平和垂直线结构元素应用闭合应该可以解决问题（或将两个结果放在一起）。
@CrisLuengo 是的，在阈值之前去噪是理想的，但是底层源实际上是一个仅近似阈值算法的神经网络（它实际上是一个相当复杂的系统，它根据周围的环境标记单个像素。）
yoz 可以提取每个轮廓并尝试独立平滑两个方向：沿轮廓和垂直于轮廓。

标签： python opencv image-processing computer-vision

【解决方案1】：

我想到了与 Cris 评论相同的解决方案：

将图像转换为二值图像。
使用np.ones((3, 15)) 内核应用形态开口 - 仅保留水平线。
使用np.ones((15, 3)) 内核应用形态开口 - 仅保留垂直线。
按位或在上述矩阵之间应用以形成掩码。
在图像上应用蒙版 - 蒙版中的零像素得到零值。

这是一个代码示例：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('input.png')  # Read input image (BGR color format)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # Convert to grayscale
thresh = cv2.threshold(gray, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]  # Convert to binary (only zeros and 255)

horz = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, np.ones((3, 15)))  # Keep only horizontal lines
vert = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, np.ones((15, 3)))  # Keep only vertical lines

mask = cv2.bitwise_or(horz, vert)  # Unite horizontal and vertical lines to form a mask

res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)  # Place zeros where mask is zero

# Show the result
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结果：

mask:

res:

结果并不完美，也不是一概而论。
使用 for 循环可能会获得更好的结果。
示例：删除下方有很多水平像素但旁边只有少数水平像素的像素（重复左、右和下）。

【讨论】：