прямоугольник, обнаружение контуров с помощью python3, opencv3

Question

Я хочу определить лист бумаги по изображению. Я применил алгоритмы medianBlur, Canny, dlate, threshold и т. д., чтобы найти. Я могу найти лист, но не знаю, как обрезать прямоугольник и применить преобразование

лист ответов

Это мой код

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('im_1.jpg')
image = cv2.resize(image, (800, 600))
draw = np.zeros_like(image)

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
thresh = cv2.erode(thresh, kernel, iterations=4)
thresh = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=4)
im, cnts, hier = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

max_area = -1
max_c = 0
for i in range(len(cnts)):
    contour = cnts[i]
    area = cv2.contourArea(contour)
    if (area > max_area):
        max_area = area
        max_c = i

contour = cnts[max_c]


rect = cv2.minAreaRect(contour)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)



cv2.drawContours(image, [box],-1, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Sheet', image)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

результат кода: Результат

Answer 1

Есть некоторые незначительные недостатки в вашем подходе. Следующий код поможет. Я упомянул и сделанные изменения.

Код:

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('C:/Users/Jackson/Desktop/score.jpg')

#--- Resized the image to half its dimension maintaining the aspect ratio ---
image = cv2.resize(image, (0, 0), fx = 0.5, fy = 0.5)
draw = np.zeros_like(image)

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#--- I found the inverse binary image, because contours are found for objects in white. Since the border of the page is in black you have to invert the binary image. This is where it went wrong.
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV|cv2.THRESH_OTSU)

#--- I did not perform any morphological operation ---    
im, cnts, hier = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

max_area = -1
max_c = 0
for i in range(len(cnts)):
    contour = cnts[i]
    area = cv2.contourArea(contour)
    if (area > max_area):
        max_area = area
        max_c = i

contour = cnts[max_c]


rect = cv2.minAreaRect(contour)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

cv2.drawContours(image, [box],-1, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Sheet', image) 
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Результат: