Найти искаженный прямоугольник на изображении (OpenCV)

Question

Я ищу правильный набор алгоритмов для решения этой проблемы обработки изображений:

• У меня есть искаженное двоичное изображение, содержащее искаженный прямоугольник
• Мне нужно найти хорошее приближение 4 угловых точек этого прямоугольника

Я могу рассчитать контур, используя OpenCV, но поскольку изображение искажено, оно часто будет содержать более 4 угловых точек. Существует ли хороший алгоритм аппроксимации (предпочтительно с использованием операций OpenCV) для нахождения угловых точек прямоугольника с использованием двоичного изображения или описания контура?

Изображение выглядит так:

Спасибо!

Денис

Answer 1

Используйте функцию cvApproxPoly , чтобы исключить количество узлов вашего контура, а затем отфильтруйте те контуры, которые имеют слишком много узлов или имеют углы, которые сильно отличаются от 90 градусов. Смотрите также аналогичный ответ

Answer 2

немного другой ответ, см.

http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html

Answer 3

Попробуйте Харрис Корнер Детектор.В пакете OpenCV есть пример.Вам нужно поиграть с параметрами для вашего изображения.

И посмотреть другие алгоритмы OpenCV: http://www.comp.leeds.ac.uk/vision/opencv/opencvref_cv.html#cv_imgproc_features

Answer 4

Посмотрите на функцию opencv ApproxPoly. Аппроксимирует многоугольник из контура.

Answer 5

1. Это будет работать, даже если вы начнете с каких-то дефектов, то есть ваш звонок приблизительно вернет пент / шестиугольники.Он уменьшит любой контур, например, transContours, до четырехугольника или любого другого поли, который вы пожелаете.

2. vector<Point> cardPoly;// Quad storage
   int PolyLines = 0;//PolyPoly counter ;)
   double simplicity = 0.5;//Increment of adjustment, lower numbers may be more precise vs. high numbers being faster to cycle.
   while(PolyLines != 4)//Adjust this 
   {
       approxPolyDP(transContours, Poly, simplicity, true);
       PolyLines = Poly.size();
       simplicity += 0.5;
   }
   

Answer 6

Я бы попробовал обобщенное преобразование Хафа, оно немного медленное, но хорошо справляется с искаженными / неполными формами.

http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform