Python OpenCV-应用Hough线变换后的裁剪图像

我在使用OpenCV和Python时遇到了问题，我是这项技术的新手。只是一些问题，应用Hough线变换后如何裁剪图像

这是我的照片。我想用那些有红线的人来裁剪图像

这是我裁剪图像的代码，我知道有问题

minLineLength = 100
maxLineGap = 10
rho = 1
theta = np.pi/180
threshold = 190
lines = cv2.HoughLines(opened, 1, np.pi/180, threshold)
for line in lines:
    for rho,theta in line:
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a*rho
        y0 = b*rho
        x1 = int(x0 + 1000*(-b))
        y1 = int(y0 + 1000*(a))
        x2 = int(x0 - 1000*(-b))
        y2 = int(y0 - 1000*(a))
        cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
        cropped = image[100:200, 500:640]

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我真的需要你们的帮助，伙计们

我尽力了，但这是我能做到的最接近的了

我使用单应性变换图像，如下所示：

#4 corner points of the image:
pts_src = np.array([[40.0, 124.0],[1017.0, 169.0],[960.0, 712.0],[60.0,697.0]])

#4 corner points of the white background to be transformed on:
pts_dst = np.array([[0.0, 0.0],[960.0, 0.0],[960.0, 575.0],[0.0, 575.0]])

#Obtain the homography matrix 'h':
h, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)

#Performing warp transform:
im_out = cv2.warpPerspective(img, h, (white.shape[1],white.shape[0]))
cv2.imwrite("Warped Source Image.jpg", im_out)

####然后我表演了Canny edge：

grayw = cv2.cvtColor(im_out,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
canny = cv2.Canny(grayw,50,255)
cv2.imwrite("canny Image.jpg", canny)

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使用

cv2.HoughLines

执行后续的测线步骤可能会容易得多。如果没有，请更改代码中给定的

cv2.Canny（grayw，50255）

行中的阈值。

您能上传原始图像吗？@JeruLuke这是原始图像。谢谢@JeruLuke。我要试试这个！无法遵循您的代码@JeruLuke。我得到一个未解析的

（white.shape[1]，white.shape[0]）

在它前面加上这些行：

white=np.zero（（575960，3），np.uint8）

后面跟着

white[：]=（255，255，255）

好的，我会试试@JeruLuke。谢谢你的纠正你好，杰鲁鲁克。它现在很有魅力：）非常感谢！还有一个问题。。。我能在结果中裁剪每一本书吗？还是有办法？