從圖像中提取魯棒性線條

Question

我需要從下面的圖像中提取所有牆體邊緣（包括地板，牆壁交點和牆壁，門口交點）。如果我使用canny檢測和hough變換（概率）。它給了我許多冗餘和不必要的行。我正在尋找是否可以在hough變換運行之前改進canny圖像。

輸入圖像

此以下是精明的檢測算法
我使用精明參數爲0.20 min和max的閾值給出的精明圖像。我無法使用最大閾值的非常高的值，否則我會失去牆邊緣，但與其他圖像相比，梯度將較低。

我想在窗口中識別一個高密度的點簇，如果它高於某個閾值，則將它們設置爲零。

以下是之後獲得的canny圖像。你可以看到牆邊被保留下來。

任何人都可以建議我一個更好的方式來處理這個問題嗎？我的意思是細化Canny圖像，這樣我就可以識別隨機點集羣，並將它們設置爲零。我正在考慮檢查窗口中的共線點，但不知道這會有多有效？ 任何評論將是受歡迎的

Answer 1

我認爲你可以過濾出最長和接近垂直的線，使用霍夫變換後。看看這個link。

SimpleCV只是一個包含OpenCV函數的快捷方式庫，您不需要使用它。我不認爲在得到這個想法後你會遇到問題的實現。

編輯：好的，我想了解更多關於你的問題。實際上，將簇設置爲零作爲預處理步驟並不算糟糕。一步一步增加窗口大小怎麼樣？我的意思是在獲得第二個圖像後，應用2 *窗口大小，相同閾值的另一個聚類過濾器。我認爲你可以繼續這樣做，因爲牆邊很難被取消。

另一種方法是，使用矩形窗口（寬度> = 5 *高度）進行集羣過濾，因爲您需要垂直邊緣。

另一種方式，玩侵蝕和擴張，並過濾出大面積的斑點。

另一種方式，檢查圖像的頂部，只有牆邊和枝形吊燈。您可以水平搜索白色圖案，然後跟隨它的鄰居指定連接點的長度。然後過濾出更長的。