Обнаружение краев на цветном фоне с использованием OpenCV

Question

Я использую следующий код для обнаружения краев из данного документа.

private Mat edgeDetection(Mat src) {
    Mat edges = new Mat();
    Imgproc.cvtColor(src, edges, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    Imgproc.GaussianBlur(edges, edges, new Size(5, 5), 0);
    Imgproc.Canny(edges, edges, 10, 30);
    return edges;
}

И тогда я могу найти документ из этого edges находя самый большой контур от этого.

Моя проблема в том, что я могу найти документ по следующей картинке:

но не из следующей картинки:

Как я могу улучшить это обнаружение края?

Answer 1

Я использую Python, но основная идея та же.

Если вы непосредственно делаете cvtColor: bgr -> grey для img2, то вы должны потерпеть неудачу. Потому что серым стало трудно различать регионы

---

Связанные ответы:

1. Определить цветной сегмент в изображении
2. Обнаружение краев в OpenCV Android
3. OpenCV C++ / Obj-C: обнаружение листа бумаги / определение квадратов

---

По вашему изображению, бумага whiteв то время как фон colored, Итак, лучше обнаружить бумагу Saturation(饱和度) канал в HSV color space, Для HSV, обратитесь к https://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV.

---

Основные шаги:

1. Читать в BGR
2. Преобразовать изображение из bgr в hsv пространство
3. Порог канал S
4. Затем найдите максимальный внешний контур (или сделайте Canny, или же HoughLines как вам нравится, я выбираю findContours), приблизительно, чтобы получить углы.

---

Это первый результат:

Это второй результат:

Код Python (Python 3.5 + OpenCV 3.3):

#!/usr/bin/python3
# 2017.12.20 10:47:28 CST
# 2017.12.20 11:29:30 CST

import cv2
import numpy as np

##(1) read into  bgr-space
img = cv2.imread("test2.jpg")

##(2) convert to hsv-space, then split the channels
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h,s,v = cv2.split(hsv)

##(3) threshold the S channel using adaptive method(`THRESH_OTSU`) or fixed thresh
th, threshed = cv2.threshold(s, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

##(4) find all the external contours on the threshed S
_, cnts, _ = cv2.findContours(threshed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
canvas  = img.copy()
#cv2.drawContours(canvas, cnts, -1, (0,255,0), 1)

## sort and choose the largest contour
cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea)
cnt = cnts[-1]

## approx the contour, so the get the corner points
arclen = cv2.arcLength(cnt, True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02* arclen, True)
cv2.drawContours(canvas, [cnt], -1, (255,0,0), 1, cv2.LINE_AA)
cv2.drawContours(canvas, [approx], -1, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)

## Ok, you can see the result as tag(6)
cv2.imwrite("detected.png", canvas)

Answer 2

В OpenCV есть функция, которая называется dilate это будет темнее линии. так что попробуйте код, как показано ниже.

private Mat edgeDetection(Mat src) {
    Mat edges = new Mat();
    Imgproc.cvtColor(src, edges, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    Imgproc.dilate(edges, edges, Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(10, 10)));
    Imgproc.GaussianBlur(edges, edges, new Size(5, 5), 0);
    Imgproc.Canny(edges, edges, 15, 15 * 3);
    return edges;
}