从图像中提取鲁棒性线

2018-06-28 11:51:43

我需要从下图中提取所有墙边（包括地板，墙壁交点和墙壁，门交点）。如果我使用canny检测和hough变换（概率）。它给了我许多冗余和不必要的行。我正在寻找是否可以在hough变换运行之前改进canny图像。

输入图像

以下是canny检测算法给出的canny图像
我使用canny参数为0,20作为最小和最大阈值。我无法使用最大阈值的非常高的值，否则我会失去墙边缘，但与其他图像相比，梯度将较低。
正常的Canny图像

我想在窗口中识别高密度点集，如果它高于某个阈值，则将它们设置为零。

以下是之后获得的canny图像。你可以看到墙边被保留下来。修改的Canny图像

任何人都可以建议我一个更好的方式来处理这个问题？我的意思是细化Canny图像，这样我就可以识别随机点集群，并将它们设置为零。我正在考虑检查窗口中的共线点，但不知道这会有多有效？任何意见将受到欢迎

我认为在使用hough变换之后，可以过滤出最长和几乎垂直的线条。看看这个链接。

SimpleCV只是一个包含OpenCV函数的快捷方式库，您不需要使用它。我不认为在得到这个想法后你会遇到问题的实现。

编辑：好吧，我更多地考虑你的问题。实际上，将簇设置为零作为预处理步骤并不算糟糕。一步一步增加窗口大小怎么样？我的意思是在获得第二个图像后，应用2 *窗口大小，相同阈值的另一个聚类过滤器。我认为你可以继续这样做，因为墙边很难被取消。

另一种方法是，使用矩形窗口（宽度> = 5 *高度）进行群集筛选，因为您需要垂直边缘。

另一种方式是发挥侵蚀和扩张作用，并过滤出大面积的斑点。

另一种方法，检查图像的顶部，只有墙边和枝形吊灯。您可以水平搜索白色图案，然后跟随它的邻居指定连接点的长度。然后过滤出更长的。

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