OpenCV检测和跟踪图像上最暗的线条，并覆盖网格

Question

我试图在EKG上重新创建轨迹，然后将它们覆盖到一个新的网格上，但我被如何最好地跟踪实际轨迹所困。在接下来的图片中，有6个不同的轨迹，我想在一个带有网格的白色背景上重新创建。任何帮助都将不胜感激。

我设法找到了边缘，并从jpg中裁剪了它，所以我剩下的只有这张图片：

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我试图用OpenCV的findContours或Hough Line变换来检测轨迹，但在高斯模糊后我的边缘发现给我留下了：

。。这不是很有帮助。

hough线如下所示：

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谁能给我指个方向？提前谢谢。

编辑：

我做了局部直方图，然后是高斯模糊和另一个Canny边缘检测。局部直方图图像为：

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然后，精明的边缘检测是：

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Answer 1

您可以尝试使用Sobel和Laplacian检测器，如下所示

img = cv2.imread('experiment.png')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)
laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)    
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=1) 

figure = plt.figure(figsize=(10,10))

sobel = figure.add_subplot(1,2,1)
sobel.imshow(sobelx,cmap='gray')
sobel.set_title('Sobel in x')
sobel.set_axis_off()

laplacianfig = figure.add_subplot(1,2,2)
laplacianfig.imshow(laplacian,cmap='gray')
laplacianfig.set_title('Laplacian')
laplacianfig.set_axis_off()

给出以下输出

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如您所见，可以使用Sobel运算符来检测这些行。也许你可以画出那些像素强度低于平均值的点。