Cómo utilizar Haar wavelet para detectar líneas en una imagen?

Question

Así que tengo una imagen como esta:

Quiero conseguir algo como esto (no he dibujado todas las líneas quiero pero espero que pueda conseguir mi idea):

Quiero usar SURF ((acelerarse características robustas) es un descriptor de imagen robusta, presentado por primera vez por Herbert Bay et al. en 2006) o algo que se basa en sumas de 2D Haar wavelet respuestas y haga un uso eficiente de imágenes integrales para encontrar todas las líneas rectas en la imagen. Quiero llegar en relación con la imagen de píxeles coords puntos inicial y final de las líneas.

Así que en esta imagen para encontrar todas las líneas entre las baldosas y las 2 líneas negras en la parte superior.

¿Hay algún ejemplo de este tipo de código (con líneas Capacidad de búsqueda) para empezar?

I love C y C ++, pero cualquier otro código legible probablemente va a funcionar para mí =)

Answer 1

El siguiente es un ejemplo completo de la aplicación Hough Transform para detectar líneas. Estoy utilizando MATLAB para el trabajo ..

El truco consiste en dividir la imagen en regiones y procesar cada uno de manera diferente; esto es porque tiene diferentes "texturas" de la escena (azulejos en la región superior de la pared son muy diferentes de las más oscuras en la parte inferior, y el procesamiento de la imagen a la vez no será óptima).

Como un ejemplo de trabajo, considere la siguiente:

%# load image, blur it, then find edges
I0  = rgb2gray( imread('http://www.de-viz.ru/catalog/new2/Holm/hvannaya.jpg') );
I = imcrop(I0, [577 156 220 292]);     %# select a region of interest
I = imfilter(I, fspecial('gaussian', [7 7], 1), 'symmetric');
BW = edge(I, 'canny');

%# Hough Transform and show accumulated matrix
[H T R] = hough(BW, 'RhoResolution',2, 'Theta',-90:0.5:89.5);
imshow(imadjust(mat2gray(H)), [], 'XData',T, 'YData',R, ...
       'InitialMagnification','fit')
xlabel('\theta (degrees)'), ylabel('\rho')
axis on, axis normal, colormap(hot), colorbar, hold on

%# detect peaks
P  = houghpeaks(H, 20, 'threshold',ceil(0.5*max(H(:))));
plot(T(P(:,2)), R(P(:,1)), 'gs', 'LineWidth',2);

%# detect lines and overlay on top of image
lines = houghlines(BW, T, R, P, 'FillGap',50, 'MinLength',5);
figure, imshow(I), hold on
for k = 1:length(lines)
    xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
    plot(xy(:,1), xy(:,2), 'g.-', 'LineWidth',2);
end
hold off

Se puede probar con el mismo procedimiento para otras regiones, mientras que el ajuste de los parámetros para obtener buenos resultados ..

Answer 2

¿Usted ha intentado un enfoque más simple, como la transformada de Hough para encontrar líneas? Una función para llevar a cabo esto y ejemplo están incluidos en OpenCV llama cvHoughLines2 .

Answer 3

transformadas de tren de ondas bidimensional se implementan en R utilizando el paquete waveslim . Específicamente, la función dwt2D () utiliza un C "backend" para la velocidad. A continuación, puede aplicar de umbrales para encontrar las líneas.