最精确的五线谱检测：

源码位置

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）

霍夫直线检测原理

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