Прежде всего я пишу это как ответ, потому что я не могу писать комментарии из-за номера репутации.
Вы должны приложить код, который вы пробовали, и несколько скриншотов проблемы.
Я свяжу решение в java, и его не так сложно конвертировать в python
Mat mGray = new Mat();
MatOfDouble mu = new MatOfDouble();
MatOfDouble stddev = new MatOfDouble();
Imgproc.cvtColor(origMat, origMat, Imgproc.COLOR_BGRA2BGR);
Imgproc.cvtColor(origMat, mGray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Core.meanStdDev(mGray, mu, stddev);
Imgproc.GaussianBlur(mGray, mGray, new Size(5, 5), 5);
//Imgproc.Canny(mGray, mGray, 30, 80, 3, false); //FOR HIGH BRIGHTNESS
//Imgproc.Canny(mGray, mGray, 50, 130, 3, false); // FOR LOW BRIGHTNESS
Imgproc.Canny(mGray, mGray, mu.get(0, 0)[0], stddev.get(0, 0)[0], 3, false);
Mat kernell = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(9, 9));
Imgproc.morphologyEx(mGray, mGray, Imgproc.MORPH_CLOSE, kernell);
Imgproc.dilate(mGray, mGray, Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_CROSS, new Size(3, 3)));
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
Mat hierarchy = new Mat();
Imgproc.findContours(mGray, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
double largest_area = 0;
Rect rect = new Rect();
int largest_idx = 0;
for (int idx = 0; idx < contours.size(); idx++) {
double a = Imgproc.contourArea(contours.get(idx)); //Find the area of contour
if (a > largest_area) {
largest_area = a;
// rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(idx));
largest_idx = idx;
}
}
MatOfPoint2f new_mat = new MatOfPoint2f(contours.get(largest_idx).toArray());
RotatedRect rbox = Imgproc.minAreaRect(new_mat);
Point vertices[] = new Point[4];
rbox.points(vertices);
List<MatOfPoint> boxContours = new ArrayList<>();
boxContours.add(new MatOfPoint(vertices));
//Imgproc.drawContours(origMat, boxContours, 0, new Scalar(255, 255, 0), 2);
/* *******************************************************************************************
* draw the detected rotated rect in the original image
*******************************************************************************************/
for (int i = 0; i < 4; ++i) {
Imgproc.line(origMat, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], new Scalar(255, 0, 0));
}
В основном я конвертирую входное изображение в оттенки серого, уменьшаю шум с помощью фильтра Гаусса, Canny min иМаксимальные пороговые значения рассчитываются с использованием среднего значения изображения и значений стандартного отклонения, это будет корректировать пороговые значения в соответствии с яркостью окружения.
Затем примените функцию findContours и выполните цикл по найденным контурам и нарисуйте самый большой из них.
Я надеюсь, что это решение поможет вам.