Longest Linienerkennung - Python - opencv

Question

ich benötigen, um diese ähnlich seine längste Linie in dem gegebenen Bild und mein Bild zu erkennen:

enter image description here

ich nach dem Dünnen versucht, aber während Bild Ausdünnung pix ist immer - und seine nicht gerade Linie beibehalten.

Gibt es einen anderen Weg dafür?

Dank Tejas

Answer 1

Was halten Sie von dieser Lösung?

Ich habe Erklärungen in den Code aufgenommen. Die allgemeine Idee besteht darin, eine Schwellwertoperation durchzuführen, um die schwarzen Bereiche zu extrahieren, dann nach den Konturen zu suchen und die längste auszusuchen.

Dilation erledigt den ganzen Job schon, den Zeiger bereits herausselzend, aber ich ließ etwas alternativen Code innerhalb, der nach der längsten Kontur sucht, falls Sie es brauchen.

#!/usr/bin/env python 

import sys 
import numpy as np 
import cv2 
from matplotlib import pyplot as plt 


img = cv2.imread('image.jpg',0) 
print img.shape 
h, w = img.shape[:2] 

# Drop top and bottom area of image with black parts. 
img= img[100:h-100, :] 
h, w = img.shape[:2] 

# Threshold image 
ret,th1 = cv2.threshold(img,50,255,cv2.THRESH_BINARY) 

# get rid of thinner lines 
kernel = np.ones((5,5),np.uint8) 
th1 = cv2.dilate(th1,kernel,iterations = 3) 

# Determine contour of all blobs found 
_, contours0, hierarchy = cv2.findContours(th1.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 
contours = [cv2.approxPolyDP(cnt, 3, True) for cnt in contours0] 

# Draw all contours 
vis = np.zeros((h, w, 3), np.uint8) 
cv2.drawContours(vis, contours, -1, (128,255,255), 3, cv2.LINE_AA) 

# Draw the contour with maximum perimeter (omitting the first contour which is outer boundary of image 
# Not necessary in this case 
vis2 = np.zeros((h, w, 3), np.uint8) 
perimeter=[] 
for cnt in contours[1:]: 
    perimeter.append(cv2.arcLength(cnt,True)) 
print perimeter 
print max(perimeter) 
maxindex= perimeter.index(max(perimeter)) 
print maxindex 

cv2.drawContours(vis2, contours, maxindex +1, (255,0,0), -1) 


# Show all images 
titles = ['Original Image','Threshold','Contours', 'Result'] 
images=[img, th1, vis, vis2] 
for i in xrange(4): 
    plt.subplot(2,2,i+1) 
    plt.imshow(images[i],'gray') 
    plt.title(titles[i]), plt.xticks([]), plt.yticks([]) 
plt.show() 

[EDIT]

können Sie ad einige mehr Code, um die Hauptachse der Kontur als eine Linie, um zu bestimmen, wie folgt:

# Determine and draw main axis 
length = 300 
(x,y),(MA,ma),angle = cv2.fitEllipse(cnt) 
print np.pi , angle 
print angle * np.pi/180.0 
print np.cos(angle * np.pi/180.0) 
x2 = int(round(x + length * np.cos((angle-90) * np.pi/180.0))) 
y2 = int(round(y + length * np.sin((angle-90) * np.pi/180.0))) 
cv2.line(vis2, (int(x), int(y)), (x2,y2), (0,255,0),5) 
print x,y,x2,y2