オブジェクトでOpencvを検出する

Question

私は以下のイメージを持っています。このオブジェクトを2つに分割する線を検出したいと思います。どちらが最善の方法ですか？私はハフ変換を試しましたが、オブジェクトが検出するのに十分ではない場合があります。どんなイデオリア？

ありがとうございます！

Answer 1

通常、ハフ変換は、ライン検出のために使用されます。

しかし、それがあなたのために働かないなら、フィッティングラインもいいです。

詳細とパラメータについては、OpenCV fitlineの機能を確認してください。

すでにハフラインを試してみましたので、私はOpenCVの-のPythonを使用して、ここでフィッティングラインのデモンストレーションを行います：

を：以下

# Load image, convert to grayscale, threshold and find contours 
img = cv2.imread('lail.png') 
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
ret, thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) 
contours,hier = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
cnt = contours[0] 

# then apply fitline() function 
[vx,vy,x,y] = cv2.fitLine(cnt,cv2.cv.CV_DIST_L2,0,0.01,0.01) 

# Now find two extreme points on the line to draw line 
lefty = int((-x*vy/vx) + y) 
righty = int(((gray.shape[1]-x)*vy/vx)+y) 

#Finally draw the line 
cv2.line(img,(gray.shape[1]-1,righty),(0,lefty),255,2) 
cv2.imshow('img',img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

私が得た結果であり、

編集：

オブジェクトを2つの部分に分割する行を検索するには、まずフィッティング行を見つけてから、それに垂直な行を探します。そのために

、cv2.fitLine（）関数の下でコードの一部の下に追加します。

希望：

nx,ny = 1,-vx/vy 
mag = np.sqrt((1+ny**2)) 
vx,vy = nx/mag,ny/mag 

そして以下は、私が得た結果は、助けになる ！！！

UPDATE：以下

あなたが要求したとして、最初の例PythonコードのためのC++のコードです。コードはうまく動作します。上に示したように、出力は同じです。

#include <iostream> 
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
#include <opencv2/core/core.hpp> 
#include <opencv/cv.h> 

using namespace std; 
using namespace cv; 

int main() 
{ 
    cv::Mat img, gray,thresh; 
    vector<vector<Point>> contours; 
    Vec4f lines; 

    img = cv::imread("line.png"); 
    cv::cvtColor(img,gray,cv::COLOR_BGR2GRAY); 
    cv::threshold(gray,thresh,127,255,cv::THRESH_BINARY); 
    cv::findContours(thresh,contours,cv::RETR_LIST,cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); 
    cv::fitLine(Mat(contours[0]),lines,2,0,0.01,0.01); 

    //lefty = int((-x*vy/vx) + y) 
    //righty = int(((gray.shape[1]-x)*vy/vx)+y) 
    int lefty = (-lines[2]*lines[1]/lines[0])+lines[3]; 
    int righty = ((gray.cols-lines[2])*lines[1]/lines[0])+lines[3]; 

    cv::line(img,Point(gray.cols-1,righty),Point(0,lefty),Scalar(255,0,0),2); 

    cv::imshow("img",img); 
    cv::waitKey(0); 
    cv::destroyAllWindows(); 
}