如何将几条线紧密地融合在一起？

Question

我在努力完成我的项目中的一项任务。

我的任务是在无人机拍摄的图像中检测太阳能电池板的边界，以进一步检测太阳能电池板本身。因此，首先，我尝试使用HoughP绘制图像中的所有水平线，条件是斜率~0，这是结果(发现的线条以红色显示)：

使用HoughP检测水平线

正如你所看到的，有几条虚假的线条。从这一点开始，我需要过滤掉所有这些假线，得到唯一代表这些太阳能电池板边框的线，像这样：

线表示太阳能电池板的边框

实际上，我从一份研究文件中读到，他们使用分层聚类算法将所有直线在一定距离内融合在一起

我了解了这种分层聚类算法，问题是，我不知道如何将这个算法应用于线性线，以及如何将几条线“融合”成一条线。

有人能指点我吗。

Answer 1

要应用任何聚类算法，需要对要聚类的对象定义一些距离度量。对于直线段，我能想到的最明显的距离是两个段的任意一对点之间的最小距离，即：

def line_distance(line1, line2):
    return min( point_distance(point1, point2) for point1 in line1 for point2 in line2 )

然后，您可以使用这个距离度量和一些阈值距离d将两条线合并在一起，从而对得到的一组线应用分层聚类。

但是，我觉得在将图像传递到边缘检测器之前，最好是将其二值化，因为面板及其边框有相当大的对比颜色，而仅这一点就可能减少许多虚假的线条。