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下の画像ですべてのポリゴン（塗りつぶされたものを含む）を見つけようとしています。現在、これを達成するためにハフ変換を使用しようとしていますが、画像内のすべての線が検出されません。さらに、行の幅が広いため、各行を 2 回カウントします。ハフ変換のパフォーマンスを向上させるために画像にいくつかのフィルターを適用する方法はありますか、それとも欠けているポリゴンを見つけるためのまったく別の方法はありますか? ありがとう！

ここに私が処理している写真があります、

私のコードは以下の通りです。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.png')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
minLineLength = 100
maxLineGap = 10
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,100,minLineLength,maxLineGap)
for num in range (0, len(lines)):
    for x1,y1,x2,y2 in lines[num]:
        cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

cv2.imwrite('houghlines.jpg',img)
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この問題には findContours を使用する方が簡単だと思います。

以下は解決策です。コメントを書き留めます。質問がある場合は、お問い合わせください。

void detect_by_contour()
{
    //Following comments are written for non c++ programmers
    auto img = cv::imread("../forum_quest/data/yd8pA.png");
    if(img.empty()){
        throw std::runtime_error("cannot open image");
    }

    cv::Mat gray_img;
    cv::cvtColor(img, gray_img, CV_BGR2GRAY);
    cv::Mat thin_img;
    //make your lines as thin as possible
    morphology_skeleton(gray_img, thin_img);

    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    cv::findContours(thin_img, contours, cv::RETR_EXTERNAL,
                     cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    //remove contour if the area less than 100
    auto it = std::remove_if(std::begin(contours), std::end(contours),
                   [](std::vector<cv::Point> const &a)
    {
        return cv::boundingRect(a).area() < 100;
    });
    //remove_if move unwanted elements to the backyard of the containers
    //you need to call the erase function of the containers to remove
    //unwanted elements
    contours.erase(it, std::end(contours));

    //contour_analyzer is a class used to print out statistic info
    //of the contour
    ocv::contour_analyzer analyzer;
    //print_contour_attribute_name print out the attribute names
    //of the contours as following
    //CArea   |   BArea   | Perimeter |   Aspect  |   Extent  |  Solidity |  PolySize
    ocv::print_contour_attribute_name(std::cout);
    for(size_t i = 0; i != contours.size(); ++i){
        cv::drawContours(img, contours, static_cast<int>(i), {0,255,0}, 2);        
        std::cout<<analyzer.analyze(contours[i], 0.1);
        cv::imshow("img", img);
        cv::waitKey();
    }
    cv::imwrite("polygon.jpg", img);
}

プログラムを実行すると (私は github の opencv3 クローンを使用しています)、5 つの輪郭があることがわかります。

アルゴリズムによって検出された輪郭

彼らの属性は

輪郭の属性

これらの属性によってポリゴンの種類を把握することができます。

forum_quest にあるdetect_by_contourと morphology_skeleton のコード。ocv_libs にあるocv ::contour_analyzer アナライザーと ocv::contour_analyzer のコード。

于 2016-05-25T14:30:01.293 に答える