OpenCV检测并跟踪图像上最暗的线条并覆盖网格

Question

我想重新创建EKG上的跟踪，然后将它们覆盖到新的网格上，但我坚持如何最好地跟踪实际跟踪。在后面的图片中，我想重新创建6个单独的跟踪，基本上是使用网格的白色背景。任何帮助，将不胜感激。

我设法找到边缘，从JPG，因此所有我留下作物，这是这一形象：

我试图检测与任何的OpenCV的findContours或霍夫线变换，但我边描高斯模糊后的发现留给我： ..这不是很有帮助。

霍夫线是这样的：

有人能指出我在正确的方向？提前致谢。

编辑：

我做了局部直方图，然后高斯模糊，另一Canny边缘检测。局部直方图形象是：

再精明的边缘检测是：

Answer 1

您可以尝试使用索贝尔和拉普拉斯探测器如下

img = cv2.imread('experiment.png') 
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0) 
laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)  
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=1) 

figure = plt.figure(figsize=(10,10)) 

sobel = figure.add_subplot(1,2,1) 
sobel.imshow(sobelx,cmap='gray') 
sobel.set_title('Sobel in x') 
sobel.set_axis_off() 

laplacianfig = figure.add_subplot(1,2,2) 
laplacianfig.imshow(laplacian,cmap='gray') 
laplacianfig.set_title('Laplacian') 
laplacianfig.set_axis_off() 

给你以下输出

正如你所看到的，S obel操作符可以用来检测线条。也许你可以绘制像素强度低于平均值的那些点。