OpenCV - canny边缘检测不能正常工作

Question

我是一个OpenCV在Android中的新手。目前，我正在开发一个文档检测演示应用程序。我迄今为止所做的工作如下：

原始图像 -> 灰度图像 -> GaussianBlur -> Canny边缘检测 -> 查找轮廓 -> 绘制轮廓

我能够完美地检测出纸张，正如您在下面的图像中所看到的。

但它不能检测出一些文档。以下是其中之一:

我对此进行了大量研究，并发现问题出在Canny边缘检测上。以下是Canny图像:

如您所看到的，边缘检测不是完美地链接，并且在某些点上它没有连接边缘。这就是问题所在。

我遇到了类似的问题： 如何选择在OpenCV中实现的Canny边缘检测算法的最佳参数集？ 我遵循了该解决方案，但它对我没有起作用。

我的Canny检测代码如下：

double otsu_thresold = Imgproc.threshold(mGray,edged,0,255, Imgproc.THRESH_OTSU);
Imgproc.Canny(mRgba, edged, otsu_thresold*0.5,otsu_thresold);

我不知道我错在哪里！该怎么做才能完美地检测文档？

- ImLearning

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为了增强边缘，使用形态学膨胀。请参阅此页面。 - Jeru Luke

@ChristophRackwitz 我决定停止进行这样的编辑，因为它会用旧内容淹没活跃页面。根据另一个SO用户的建议收到：https://stackoverflow.com/questions/44656890/measure-velocity-of-objects-in-a-video?noredirect=1#comment130031580_44656890 - Jeru Luke

Answer 1

首先，执行Canny边缘检测的方法需要改变。您手动设置了cv2.Canny()中的较低和较高阈值。您可以自动完成此操作。我使用 THIS LINK作为参考。

请使用以下代码片段：

v = np.median(gray_image)

#---- apply automatic Canny edge detection using the computed median----
lower = int(max(0, (1.0 - sigma) * v))
upper = int(min(255, (1.0 + sigma) * v))
edged = cv2.Canny(gray_image, lower, upper)
cv2.imshow('Edges',edged)

那么我在这里做什么？

我正在获取灰度图像的中位数值。选择sigma值为0.33以设置lower和upper阈值。统计学家通常使用0.33值进行数据科学，因此在这里也被考虑。

这就是我得到的结果：

为了增强这些边缘信息，我使用了cv2.MORPH_CROSS内核进行形态膨胀处理：morphological dilation。

现在只需执行通常的cv2.findContours()操作并绘制最大轮廓。

:)

- Jeru Luke

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我正在使用大津法动态查找阈值。我也尝试了您的解决方案，但它没有起作用，并且还降低了相机帧速率。 - ImLearning

不，我的意思是由于阈值计算，相机预览帧变慢了。 - ImLearning

这可能是因为它正在计算图像的中位数并根据该值设置阈值。 - Jeru Luke

是的，这会降低相机预览的性能。顺便说一句，非常感谢你的努力。你有其他解决方案吗？ - ImLearning

你的问题是关于更好的边缘检测机制，所以我回答了它。对于它如何降低性能，我一点都不知道。 - Jeru Luke

Answer 2

我对Jeru Luke发布的算法进行了小的改进，取得了更好的结果。

在文档检测中，我们更倾向于搜索文档的黑暗阴影边缘：

• 对于亮色图像，如白纸，中位数较高，“255 - median”比仅使用中位数效果更好
• 对于小值，sigma值太小，不能产生足够宽的范围。

这是我的C#算法：

    double s = 0.33;
    if (imageMedian > 191) // light images
    {
      cannyTh1 = (int)Math.Max(0, (1 - 2*s) * (255 - imageMedian));
      cannyTh2 = (int)Math.Max(85, (1 + 2*s) * (255 - imageMedian));
    }
    else if (imageMedian > 127)
    {
      cannyTh1 = (int)Math.Max(0, (1 - s) * (255 - imageMedian));
      cannyTh2 = (int)Math.Min(255, (1 + s) * (255 - imageMedian));
    }
    else if (imageMedian < 63) // dark images
    {
      cannyTh1 = (int)Math.Max(0, (1 - 2*s) * imageMedian);
      cannyTh2 = (int)Math.Max(85, (1 + 2*s) * imageMedian);
    }
    else
    {
      cannyTh1 = (int)Math.Max(0, (1 - s) * imageMedian);
      cannyTh2 = (int)Math.Min(255, (1 + s) * imageMedian);
    }

此外，对于一些文档，可以通过以下方法改进结果：

• 在使用中值滤波器后，对图像进行清晰化处理
• 使用更强的中值滤波器
• 针对图像的不同部分计算中值并执行Canny滤波器，因为阴影和光照对图像各个部分的影响可能大不相同。

- Jochen

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感谢您的努力，但我已经不再参与这个项目了，我会检查您的解决方案并稍后回复您。 - ImLearning