仅在使用OpenCV的图像中检测点划线（虚线）

Question

我正在尝试学习有关图像特征检测的技术。

我设法检测到水平线（不间断/连续），但是在检测图像中的所有虚线/断点时遇到了麻烦。

这是我的测试图像，您可以看到虚线和一些文本/框等。

到目前为止，我已经使用以下代码仅检测到一条虚线。

import cv2
import numpy as np

img=cv2.imread('test.jpg')
img=functions.image_resize(img,1000,1000) #function from a script to resize image to fit my screen
imgGray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgEdges=cv2.Canny(imgGray,100,250)
imgLines= cv2.HoughLinesP(imgEdges,2,np.pi/100,60, minLineLength = 10, maxLineGap = 100)
for x1,y1,x2,y2 in imgLines[0]:
    cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

cv2.imshow('Final Image with dotted Lines detected',img) 

我的输出图像在下面。如您所见，我仅设法检测到最后一条虚线。我玩过参数rho，theta，最小/最大线，但是没有运气。

任何建议都将不胜感激：）

Answer 1

如果您对点的大小有所了解，可以使用黑帽变换来过滤出虚线。黑帽是图像关闭与图像之间的区别。然后，您可以尝试霍夫线变换。

所以，尝试

将bgr转换为灰色

使用morphologyEx应用黑帽：这只会在结果图像中留下黑点

反转结果并尝试进行直线变换

Answer 2

此解决方案：

import cv2
import numpy as np

img=cv2.imread('test.jpg')

kernel1 = np.ones((3,5),np.uint8)
kernel2 = np.ones((9,9),np.uint8)

imgGray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgBW=cv2.threshold(imgGray, 230, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

img1=cv2.erode(imgBW, kernel1, iterations=1)
img2=cv2.dilate(img1, kernel2, iterations=3)
img3 = cv2.bitwise_and(imgBW,img2)
img3= cv2.bitwise_not(img3)
img4 = cv2.bitwise_and(imgBW,imgBW,mask=img3)
imgLines= cv2.HoughLinesP(img4,15,np.pi/180,10, minLineLength = 440, maxLineGap = 15)

for i in range(len(imgLines)):
    for x1,y1,x2,y2 in imgLines[i]:
        cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

cv2.imshow('Final Image with dotted Lines detected', img)