Java 在android中，如何使用openCV计算图像中的行数

这就是我尝试的。我在Imageview对象的img2中以灰度图像的形式得到输出

问题在于行。cols（）将所有内容都视为一行

我希望计数正好是1stpic中显示的较大的线的数量（我指的是分隔停车场的线，汽车可以在其中停车）谁能告诉我如何获得停车线的准确计数。我使用了openCV 2.4版。我已经为此工作了两天

 public String getCount() {

    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getApplicationContext().getResources(), R.drawable.park);
    mat = new Mat();
    edges = new Mat();
    Mat mRgba = new Mat(612, 816, CvType.CV_8UC1);
    Mat lines = new Mat();

    Utils.bitmapToMat(bitmap, mat);
    Imgproc.Canny(mat, edges, 50, 90);

    int threshold = 50;
    int minLineSize = 20;
    int lineGap = 20;

    Imgproc.HoughLinesP(edges, lines, 1, Math.PI / 180, threshold, minLineSize, lineGap);

    int count = lines.cols();
    int coun= lines.rows();
    System.out.println("count = " + count);
    System.out.println("coun = " + coun);
    String cou = String.valueOf(count);

    for (int x = 0; x < lines.cols(); x++) {
        double[] vec = lines.get(0, x);
        double x1 = vec[0],
                y1 = vec[1],
                x2 = vec[2],
                y2 = vec[3];

        Point start = new Point(x1, y1);
        Point end = new Point(x2, y2);
        Core.line(mRgba, start, end, new Scalar(255, 0, 0), 3);

    }

    Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(mRgba.cols(), mRgba.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
    Utils.matToBitmap(mRgba, bmp);
    bitmap = bmp;

    Drawable d = new BitmapDrawable(Resources.getSystem(), bitmap);
    img2.setImageDrawable(d);

    return cou;
}

公共字符串getCount（）{
位图Bitmap=BitmapFactory.decodeResource（getApplicationContext（）.getResources（），R.drawable.park）；
mat=新mat（）；
边缘=新垫（）；
Mat mRgba=新Mat（612816，CvType.CV_8UC1）；
垫线=新垫（）；
位图映射器（位图、mat）；
Imgproc.Canny（垫，边缘，50,90）；
int阈值=50；
int minLineSize=20；
int-lineGap=20；
Imgproc.HoughLinesP（边、线、1、Math.PI/180、阈值、最小线大小、线间距）；
int count=lines.cols（）；
int conn=lines.rows（）；
System.out.println（“count=“+count”）；
System.out.println（“con=“+con”）；
String cou=String.valueOf（count）；
对于（int x=0；x

您应该修改关于OpenCV计数的众多答案中的一个，其中每种不同情况的检测都不同。你应该为停车线制作自己的模型。检查其中一些方法/探测器，或

您还可以修改一些适用于硬币的其他答案，如下面的答案，但您应该搜索停车线的形状，而不是硬币：