python cv2.HoughLinesP()で困ったこと

Question

pythonのcv2.HoughLinesP（ハフ変換）で線を検出していいるのですが、画像の解像度が高いと一本の線を複数の線として検出してしまいます。これだと今後の処理がおかしくなるので、一本の線を一本の線として検出したいです。これはcv2.HoughLinesPの引数をいじればいいのですか？それともフィルターをかける関数を作ったほうがいいですか？お願いします。
※必要な情報がありましたら追加します。

Answer 1

画像の解像度が高いと...

1. 画像の解像度を下げてはいけないのでしょうか．
2. ハフ空間の解像度を相応に下げてみればどうでしょうか．

上記がダメなら
検出結果を自前の後処理で適切に統合なりする方向性もあると思います．

Comments

[temps1101]

回答してくださりありがとうございました。質問ですが、ハフ空間の解像度はどのように調整しますか？何もわからなくてすみません。

[fana]

HoughLinesPの引数の意味を調べてください．
θとρに関する分解能を指定する引数があるハズです．

[fana]

一応補足：
「ハフ空間」とか「Hough Space」とかでググっても何故かあまりまともにヒットしない(?)ようなので補足しておきますが，
「ハフ空間」とはパラメータ投票空間のことです．
一般的な直線検出では，原点からの距離ρと線の角度θとをパラメータとする２次元の空間です．

例えば１本の線が２重の線として検出されるような場合に，ρの分解能を落としたりしてみると良いのでは？みたいな話です．

[temps1101]

わかりました。ありがとうございました！