Простые изображения обнаружат, но сложные изображения не будут обнаружены модифицированным кодом HoughLine

Question

Я работаю над проектом, который мне нужен, чтобы обнаружить крышу. На данный момент я обнаруживаю наклонные линии. После некоторой попытки я смог найти решение для обнаружения крыши. Но когда я тестирую его с различным типом крыши (сложным), это не дает точного определения.

Это код, который я использовал,

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('frontElevation.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,80,apertureSize = 3)

lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,100)
count =0
for rho,theta in lines[0]:
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a*rho
    y0 = b*rho
    x1 = int(x0 + 1000*(-b))
    y1 = int(y0 + 1000*(a))
    x2 = int(x0 - 1000*(-b))
    y2 = int(y0 - 1000*(a))

    plt.scatter(x1, y1)
    plt.scatter(x2, y2)

    if( 20 < 180*theta/np.pi < 88):
        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255),3)
        plt.scatter(x1, y1)
        plt.scatter(x2, y2)
    if (160 > 180 * theta / np.pi > 93):
        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255),3)
        plt.scatter(x1, y1)
        plt.scatter(x2, y2)

cv2.imwrite('detectedFront.jpg',img)

Это простой план крыши, который я использовал, и результат, полученный для этого,

Но когда я использую сложный (реальный) план того, что я получаю,

Я попытался другой код, и это дало мне приятный вывод. Ниже я приложил код и вывод.

import cv2.cv as cv
import numpy as np
import math

im=cv.LoadImage('h1.jpg', cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)

pi = math.pi #Pi value

dst = cv.CreateImage(cv.GetSize(im), 8, 1)

cv.Canny(im, dst, 200, 200)
cv.Threshold(dst, dst, 100, 255, cv.CV_THRESH_BINARY)

#---- Probabilistic ----
color_dst_proba = cv.CreateImage(cv.GetSize(im), 8, 3)
cv.CvtColor(im, color_dst_proba, cv.CV_GRAY2BGR) # idem


rho=1
theta=pi/180
thresh = 100
minLength= 120 # Values can be changed approximately to fit your image edges
maxGap= 50

lines = cv.HoughLines2(dst, cv.CreateMemStorage(0), cv.CV_HOUGH_PROBABILISTIC, rho, theta, thresh, minLength, maxGap)
for line in lines:
    cv.Line(color_dst_proba, line[0], line[1], cv.CV_RGB(255, 0, 0), 3, 8)

cv.ShowImage("Hough Probabilistic", color_dst_proba)
cv.WaitKey(0)
cv.SaveImage("output.jpg",color_dst_proba)

Результат,

Это также имеет горизонтальные и вертикальные линии. Мне нужны только угловые линии для моей цели. Может кто-нибудь помочь мне в этом вопросе? Заранее спасибо!

Answer 1

В вашей первой версии у вас есть эта часть кода:

for rho,theta in lines[0]:
    if( 20 < 180*theta/np.pi < 88):
        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255),3)
         plt.scatter(x1, y1)
         plt.scatter(x2, y2)
     if (160 > 180 * theta / np.pi > 93):
         cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255),3)
         plt.scatter(x1, y1)
         plt.scatter(x2, y2)

во второй версии у вас просто есть

for line in lines:
    cv.Line(color_dst_proba, line[0], line[1], cv.CV_RGB(255, 0, 0), 3,8)

Попробуйте нарисовать линии так же, как вы это делали в первом примере кода. Поскольку вы используете вероятностную функцию HoughLine, вам нужно вычислить угол самостоятельно.

Один ответ, как это сделать, дан в разделе Как рассчитать угол между линией и горизонтальной осью?

Я не настолько опытен в Python, но это должно быть что-то вроде:

for line in lines:
    dy = line[1].y - line[0].y
    dx = line[1].x - line[0].x
    angle = atan2(dy,dx) * 180/np.pi
    if(20 < angle < 88)
        cv.Line(color_dst_proba, line[0], line[1], cv.CV_RGB(255, 0, 0),3,8)
    if(160 > angle > 93)
        cv.Line(color_dst_proba, line[0], line[1], cv.CV_RGB(255, 0, 0),3,8)

Если это не сработает, попробуйте /questions/46689326/kak-rasschitat-ugol-mezhdu-liniej-i-gorizontalnoj-osyu/46689402#46689402 чтобы вычислить угол.