Jak wykrywać krawędzie i prostokąty

Staram się wykrywać prostokąty na obrazach. Tło obrazów ma jeden kolor (przez większość czasu). Próbowałem dwóch metod, aby uzyskać obraz binarny (1 = tło, 0 = krawędzie), aby później wykonać transformację Hougha ...

1. Filtr Sobel lub Canny

2. Gładki obraz A, Utwórz obraz różnicowy A - gauss, Utwórz obraz binarny z progiem (Utwórz histogram, najwyższy przedział powinien być tłem ...)

Rezultatem jest obraz binarny z krawędziami. Naprawdę nie wiem, która metoda działa lepiej dla różnych obrazów. Jakieś pomysły?

Kiedyś napisałem aplikację do wykrywania prostokątów. Wykorzystano wykrywanie krawędzi Sobela i transformację liniową Hougha.

Zamiast szukać pojedynczych pików na obrazie Hougha (linie), program szukał 4 pików w odległości 90 stopni między nimi.

Dla każdej kolumny na obrazie Hougha (odpowiadającej pewnym kątom), trzy inne kolumny były wyszukiwane pod kątem lokalnych maksimów. Po znalezieniu satifactory peak w każdej z czterech kolumn wykryto prostokąt.

Program skonstruował prostokąt i wykonał dodatkowe kontrole spójności kolorów wewnątrz i na zewnątrz prostokąta w celu rozróżnienia fałszywych trafień. Program służył do wykrywania umieszczania papieru w zeskanowanych arkuszach papieru.

Może się okazać, że lepszym wyborem jest wykrywacz krawędzi Laplaciana Gaussa. Powinien dawać ci zamknięte kontury częściej niż wykrywacz krawędzi Canny. Wierzę, że tego właśnie chcesz, ponieważ następnym krokiem jest zastosowanie transformacji Hougha.

Może ci się przydać, ale jest za późno, kiedy odwiedzam tę stronę dzisiaj

        Bitmap bmp=new Bitmap(pictureBox1.Image);
        int x1=0, x2=0, y1=0, y2=0;            
        for (int i = 1; i < bmp.Height;i++ )
        {                
            for (int j = 1; j < bmp.Width;j++ )
            {
                if( bmp.GetPixel(j,i).R<7  &&  bmp.GetPixel(j-1,i).R>240  && bmp.GetPixel(j,i-1).R>240 ){

                    for (int k = j; k < bmp.Width - 1;k++ )
                    {

                        if ((bmp.GetPixel(k, i).R < 7) && (bmp.GetPixel(k+1, i).R > 240) && (k-j>30)) {
                            int count1 = 0;

                            for (int g = j; g < k;g++ ){
                                if(bmp.GetPixel(g,i).R<7){
                                    count1++;                                    
                                }
                            }//get total width

                         if(count1==k-j){                                 
                             x1 = j;
                             y1 = i;
                             x2 = k;
                         }
                        }
                    }
                         for (int a = i; a < bmp.Height - 1;a++ )
                         {
                             if ((bmp.GetPixel(j, a).R < 7) && (bmp.GetPixel(j, a+1).R > 240) && (a- i > 30)) {

                                 int count2 = 0;

                                 for (int x = i; x < a;x++ )
                                 {
                                     if(bmp.GetPixel(j,x).R<7){                                            
                                         count2++;
                                     }
                                 }


                                 if (count2 == (a - i))
                                 {

                                     y2 = a;
                                 }
                                 else {
                                     Console.WriteLine("check");
                                 }
                             }

                         }

                         if ((bmp.GetPixel(x2, y2).R < 7) && (bmp.GetPixel(x2 + 1, y2).R > 240) && (bmp.GetPixel(x2, y2+1).R > 240))
                         {

                             bool r1 = false;
                             bool r2 = false;
                             int count3 = 0;
                             for (int y = y1; y < y2;y++ )
                             {
                                 if(bmp.GetPixel(x2,y).R<7){
                                     count3++;                                     
                                 }
                             }

                             if (count3== y2 - y1) {
                                 r1 = true;
                             }                                
                             if(r1==true){
                                 int count4=0;
                                 for (int x = x1; x < x2;x++ )
                                 {
                                     if(bmp.GetPixel(x,y1).R<7){
                                         count4++;
                                     }
                                 }

                                 if(count4==x2-x1){
                                     r2 = true;
                                     Console.WriteLine("values :  X1 " + x1 + "   y1 :" + y1 + "   width : " + (x2 - x1) + "  height :  " + (y2 - y1));
                                     Pen pen = new Pen(Color.Red, 2);
                                     pictureBox1.CreateGraphics().DrawRectangle(pen, x1, y1, x2 - x1, y2 - y1);
                                 }                     
                             }
                            }

                }

                    }// initial point loop




                }// first if

Jeśli twój obraz jest względnie czysty, masz wyraźne prostokąty bez wielu przerw. Alternatywą dla transformacji Hougha jest tworzenie konturów i zmniejszanie ich, aż utworzą 4-stronny kontur = prostokąt.

Są do tego próbki OpenCV

Samouczek w Pythonie, aby znaleźć prostokąty Napisane od podstaw. Wykorzystuje linie Canny i Hough.