OpenCV Python: обнаружение линий только в ROI
Я хотел бы обнаружить линии внутри интересующей области. Мое выходное изображение должно отображать исходное изображение и обнаруженные линии в выбранной области интереса. До сих пор не было проблемой найти линии в исходном изображении или выбрать область интереса, но поиск линий только внутри области не работал. Мой MWE читает изображение, преобразует его в оттенки серого и позволяет мне выбрать ROI, но выдает ошибку, когда HoughLinesP
хочет прочитать roi
,
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('example.jpg',1)
gray = cv2.cvtColor(img ,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Select ROI
fromCenter = False
roi = cv2.selectROI(gray, fromCenter)
# Crop ROI
roi = img[int(roi[1]):int(roi[1]+roi[3]), int(roi[0]):int(roi[0]+roi[2])]
# Find lines
minLineLength = 100
maxLineGap = 30
lines = cv2.HoughLinesP(roi,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)
for x in range(0, len(lines)):
for x1,y1,x2,y2 in lines[x]:
cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(237,149,100),2)
cv2.imshow('Image',img)
cv2.waitKey(0) & 0xFF
cv2.destroyAllWindows()
Консоль показывает:
lines = cv2.HoughLinesP (roi, 1, np.pi / 180,100, minLineLength, maxLineGap)
ошибка: OpenCV(3.4.1) C:\Miniconda3\conda-bld\opencv-suite_1533128839831\work\modules\imgproc\src\hough.cpp:441: ошибка: (-215) image.type() == (((0) & ((1 << 3) - 1)) + (((1)-1) << 3)) в функции cv::HoughLinesProbabilistic
Я предполагаю, что roi
не имеет правильный формат. Я использую Python 3.6 с Spyder 3.2.8. Спасибо за любую помощь!
1 ответ
Функция cv2.HoughLinesP
ожидает одноканальное изображение, поэтому обрезанная область может быть взята из серого изображения, и это устранит ошибку:
# Crop the image
roi = list(map(int, roi)) # Convert to int for simplicity
cropped = gray[roi[1]:roi[1]+roi[3], roi[0]:roi[0]+roi[2]]
Обратите внимание, что я меняю имя выхода с roi
в cropped
и это потому, что вам все еще понадобится roi
коробка. Точки x1
, x2
, y1
, а также y2
являются позициями пикселей на обрезанном изображении, а не на полном изображении. Чтобы правильно нарисовать изображения, вы можете просто добавить верхний левый угол roi
, Вот цикл for с соответствующими правками:
# Find lines
minLineLength = 100
maxLineGap = 30
lines = cv2.HoughLinesP(cropped,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)
for x in range(0, len(lines)):
for x1,y1,x2,y2 in lines[x]:
cv2.line(img,(x1+roi[0],y1+roi[1]),(x2+roi[0],y2+roi[1]),(237,149,100),2)