Python 如何找到直线与Hough峰的交点？

我正在开发一种方法来定位车牌，并最终应用透视变换来水平拉直车牌

目前，我的图像处理管道能够大致定位车牌，但我想进一步缩小范围。我应用了边缘检测、形态学运算和连接成分分析来达到这个阶段

我目前的车牌检测结果如下

我正在尝试实现HoughLinesP来查找字体的直线，然后查找直线与houghleeps的交点，如下所示

下面的代码显示了我当前查找houghlines的尝试。然而，有谁能指导我如何找到霍夫峰？我在网上做了一些调查，找不到任何可靠的参考资料

def findHoughLines(self, image):
    from src.Line import Line

    # Add 1 channel to binary image
    image = image[..., np.newaxis]
    vis = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    canny = cv2.Canny(image, 100, 200)

    cv2.imshow("canny", canny)

    lines = cv2.HoughLinesP(canny, rho=0.01, theta=np.pi/360, threshold=10, minLineLength=100, maxLineGap=30)

    print(len(lines))
    linesHorizontal, linesVertical = [], []

    if lines is None:
        print("[Info] No Hough lines have been detected")
        return image

    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        if abs(x1 - x2) > abs(y1 - y2):
            linesHorizontal.append(Line(line[0]))
        else:
            linesVertical.append(Line(line[0]))

    # sort lines
    linesHorizontal = sorted(linesHorizontal, key=lambda l: l.d_y, reverse=True)[:10]
    linesVertical = sorted(linesVertical, key=lambda l: l.d_x, reverse=True)[:10]

    for line in linesHorizontal:
        x1, y1, x2, y2 = line.points
        cv2.line(vis, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 1)

    for line in linesVertical:
        x1, y1, x2, y2 = line.points
        cv2.line(vis, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 1)

    cv2.imshow("HoughLines", vis)

HoughLinesP检测结果

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Hough peaks只是Hough矩阵中的峰值，或者换句话说，就是在累加器中通过一定票数的峰值。。。在

HoughLinesP

中，此操作已经完成，它将返回通过函数中给定的投票阈值的行（在您给出的代码中为5），感谢您的澄清。你认为有更好的方法来解决我的问题吗？我在车牌识别方面做得不多，但我认为你可以尝试找到轮廓，获得每个轮廓的底部坐标，并尝试创建一条适合每个轮廓底部点（具有一定公差）的线（可能使用RANSAC），对轮廓顶部执行相同操作，字母/数字具有固定的高度，您可以使用此基线了解哪些轮廓是字母。然后你把所有的点放在一起，使用minarealect（或类似的东西），它甚至可以给你提供旋转图像使其笔直所需的角度谢谢！这很有见地！我会试试看