最精确的五线谱检测：
连通域法
完美5线
- 连通域检测标注label
- 判断连通域的顶部（底部）是否是平的：
-
判断连通域面积大小
经过上面条件限制后的直线
- 合并近似直线
- 判断5线名称
先输出1，5线的位置，再对其余位置合并以及判断位置
for i in (finallist):
if (i.get_deltan()>15) and(i.get_deltal()<=15):
i.set_5(5)
elif (i.get_deltan()<=15 ) and(i.get_deltal()>15):
i.set_5(1)
'''
pos:156 l5:5 distribute:None last:1 next:41
pos:198 l5:1 distribute:None last:38 next:3
pos:201 l5:None distribute:None last:2 next:3
pos:205 l5:None distribute:None last:3 next:1
pos:207 l5:None distribute:None last:1 next:2
pos:211 l5:None distribute:None last:2 next:2
pos:216 l5:5 distribute:None last:1 next:34
pos:254 l5:1 distribute:None last:32 next:8
pos:265 l5:None distribute:None last:5 next:5
pos:271 l5:None distribute:None last:2 next:3
pos:276 l5:5 distribute:None last:2 next:42
pos:321 l5:1 distribute:None last:40 next:5
pos:327 l5:None distribute:None last:2 next:2
pos:330 l5:None distribute:None last:1 next:5
pos:336 l5:None distribute:None last:4 next:5
pos:342 l5:5 distribute:None last:4 next:44
pos:386 l5:1 distribute:None last:43 next:3
pos:391 l5:None distribute:None last:3 next:2
pos:394 l5:None distribute:None last:1 next:2
pos:396 l5:None distribute:None last:1 next:1
pos:398 l5:None distribute:None last:1 next:5
'''
- 确认五线后调整间距
- 输出位置数据
其余尝试过的方法：
1 统计法
- 每根五线谱在y轴上的像素累积作统计
像素平均值
-
使用计数来作统计
计数出现的五线位置
缺陷，谱子倾斜无解。若谱子很正，效果中上水平
2 霍夫空间法（预处理为candy边缘检测）
极坐标下的霍夫变换
使用candy检测边缘后霍夫直线检测
- 分段完美，五线定位需要迂回操作：从段落中均分出5条直线
（预计效果很完美，还未尝试）
3 霍夫空间法（预处理为卷积边缘检测）
fit = np.array([
[-2,-2,-2,-2,-2],
[-1,-1,-1,-1,-1],
[-0,-0,-0,-0,-0],
[1,1,1,1,1],
[2,2,2,2,2]
])
fit = np.array([
[-0,-0,-0,-0,-0],
[2,2,2,2,2],
[-0,-0,-0,-0,-0],
[-2,-2,-2,-2,-2],
[0,0,0,0,0]
])
-
1 使用两个fitter的转置，过滤出竖线，再由原图减去过滤出的纵向图像
消去纵向后的图像 - 噪音太大，霍夫直线检测效果很差
