检测图像中的水平白线，并使用OpenCV Python获取它们的坐标

我的目标是使用OpenCV Python将网页分成多个部分（页眉、联系人、页脚等）。我将网页图像转换为灰度，并使用Canny。结果如下：

正如您所看到的，要用人眼检测零件的边界非常清晰，我认为这个问题对于OpenCV来说很小，但我不知道如何将每个零件导出到单独的文件中（或者至少获取线条的坐标）

这是我当前的灰度+Canny代码

import cv2
import numpy as np

img   = cv2.imread("image.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
edges = cv2.Canny(img, 5, 10)

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使用霍夫线并检查坡度是否为0。你会发现非常有用和有趣。

以下是一些获得白线的方法：

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OpenCV的

HoughLines

和

HoughLinesP

是很好的起点。

您只需查看图像行的统计信息。

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例如，如果您查看沿行的

平均值

强度，边界行的

平均值

接近1.0。

谢谢您的回答。研究这些主题：）如果有帮助，别忘了将这个答案标记为已接受，以便将来能帮助其他人@Điềnbaáquan如果我这么愚蠢，请原谅我，但我怎么能得到这些“统计数据”？：）@ĐiềnBáQuan平均值->也称为平均值。换句话说，将一行中的所有像素相加，除以宽度（一行中的像素数），得到一个介于0-255之间的值（如果有浮点或双精度，则为0-1.0），白色水平线的值应接近255（或1.0），因为大多数值都是白色的。非常感谢！我已经实现了我的目标。：）@ĐiềnBáQuan请不要在这里使用“愚蠢”一词：你正在做很好的图像处理工作。你绝对不傻。