如何使用 opencv-python 使用霍夫线变换去除噪声

Question

该程序的目的是将 map 移出房间的角落和边缘，这就是我现在所处的位置： 右上角的图像是我的结果，左上角的图像是我的输入。 目前，我正在使用带有高斯滤波器的精明边缘检测。 但正如你所看到的，图像中有很多来自其他细节的随机线条。

我的目标是这样的：

到目前为止，我已经尝试过，只显示平坦的线（0 或无限斜率）：

if lines is not None:
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        if math.isclose(x1, x2, tol_abs=25) or math.isclose(y1, y2, tol_abs=10):
            cv2.line(bgrimg, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 1)

但这导致我失去了一些重要的台词。 接下来，我尝试只在图像边缘显示线条：

if lines is not None:
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        if y1 > 100 and y2 > 100:
            cv2.line(bgrimg, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 1)

这有点适用于顶部，但由于侧面可能在图片中的任何位置，我无法确定它们的确切位置。

有没有办法解决这个问题？ 如果没有，机器学习是否有可能？

Answer 1

从Canny得到的信息开始。 可以：

1 - 确定水平线的良好参考，

2 - 确定右对角线的良好参考

3 - 确定左对角线的良好参考

4 - 从这些参考线的延伸中，您可以找到交叉点。

有些路口会很好，有些则不好。

如果水平基准线和斜基准线形成的角度左右相同或相似，则为良好的交点。

正如我在这里添加的图片： https://i.stack.imgur.com/OYS2c.png