是否可以将Houghlines函数的输出转换为HoughlinesP函数的输出？

Question

我有一张图片，想从中提取出红色的网格。我之前用过HoughlinesP这个函数，效果不错（可以查看这个链接：查看图片），但现在我想用HoughLines函数，因为它运行得更快。问题是，这个函数的输出不是[x1,y1,x2,y2]这样的格式，而是[rho, theta]。

我已经尝试过这样转换：

line_coordinates = []
for line in lines:
    for rho,theta in line:
        x1 = int(rho * math.cos(theta))
        y1 = int(rho * math.sin(theta))
        x2 = int(x1 + 1000 * (-math.sin(theta)))  
        y2 = int(y1 + 1000 * (math.cos(theta)))
        line_coordinates.append([x1, y1, x2, y2])

    cv2.line(imgOriginal, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

但是如果我这样做，就会得到像这样的一些结果：查看图片，我该如何改进这个转换呢？

我使用的函数是：

imgOriginal = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_COLOR)
hsv = cv2.cvtColor(imgOriginal, cv2.COLOR_BGR2HSV)

mask_red = cv2.inRange(hsv, np.array([150, 25, 150]), np.array([180, 255, 255]))
mask_red_extra = cv2.inRange(hsv, np.array([1, 25, 150]), np.array([40, 255, 255]))
red_mask = mask_red + mask_red_extra
cv2.imshow('edges', red_mask)
threshold = 150
lines = cv2.HoughLines(red_mask, 1, np.pi/180, threshold)

hough_lines = cv2.HoughLinesP(red_mask, 1, np.pi / 180, threshold=50, minLineLength=75, maxLineGap=300)

这里是原始图片：查看图片

Answer 1

不可以。不能把 Houghlines 函数的输出结果用到 HoughlinesP 函数里。

应该使用 HoughLines 而不是 HoughLinesP。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('l.png')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

for r_theta in lines:
    arr = np.array(r_theta[0], dtype=np.float64)
    r, theta = arr
    # Stores the value of cos(theta) in a
    a = np.cos(theta)

    b = np.sin(theta)

    x0 = a*r

    y0 = b*r

    x1 = int(x0 + 1000*(-b))

    y1 = int(y0 + 1000*(a))

    x2 = int(x0 - 1000*(-b))

    y2 = int(y0 - 1000*(a))

    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('linesDetected', img)
cv2.waitKey(0)

截图：