如何在使用python进行CV2图像处理时区分线条？

Question

我正在用python做一个化学项目的骨骼公式图像处理器。它还处于非常早期的阶段，但我被一个问题难住了。当我运行图像处理时，单行被计为多行；因为从单个笔行中提取了多行。因此，我需要一种方法来区分这些行，并使其能够在每个实际的笔行中注册一行，这样我就可以像在骨架公式中一样，将其准确地计算为CH3组。

下面是我当前的代码：

import cv2
import numpy as np
import math
 
 
image1 = cv2.imread('test2.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
canimg = cv2.Canny(gray, 50, 200)
 
lines = cv2.HoughLinesP(canimg, 1, np.pi/180.0, 80, np.array ([]), 70, 20)
N = lines.shape[0]
 
for i in range(N):
    x1 = lines[i][0][0]
    y1 = lines[i][0][1]    
    x2 = lines[i][0][2]
    y2 = lines[i][0][3]    
    cv2.line(image1,(x1,y1),(x2,y2),(255,0,0),2)

cv2.imshow('Lines Detected',image1)
cv2.imshow("Canny Detection", canimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如我的问题所示，请参阅附件中的图像。

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任何链接/建议/评论/批评都能改善图像处理中的线条检测。

Answer 1

通过查看右上角的小地图，我假设此线条模式继续在您的图像中显示的内容的左侧和右侧。我认为找到一个健壮的方法并不容易，但这里有一些想法：

• 轻微模糊->阈值二值图像-> skeletonize ->轻微膨胀-> HoughLinesP ->合并具有相似角度和距离的线段。示例：How to merge lines after HoughLinesP?
• Same如上，但使用HoughLines而不是->查找交点->在每组交点中查找中心点。示例：find intersection point of two lines drawn using houghlines opencv
• Slight模糊->阈值二值图像->一些已建立的角点检测算法->找到了一些方法来消除误报。示例：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_features_harris/py_features_harris.html
• Slight模糊->阈值到二进制图像->侵蚀使用与线段端点的形状相对应的自定义箭头形状的内核查找连接的组件-> ->使用上箭头形状的内核查找与腐蚀结果对应的每个组件的最高点，使用下箭头形状的内核查找与腐蚀结果对应的每个组件的最低点。我找不到这个例子。

就我个人而言，我会首先尝试使用自定义箭头形状内核的侵蚀方法。乍一看，我认为它可能是这四种方法中最简单和最健壮的。