扫描图像的文档检测OpenCV

Question

我使用OpenCV进行图像预处理。我需要剪切仅包含扫描照片，而没有白色区域的部分。我使用以下算法：

• image_canny <- 对该通道应用Canny边缘检测器
• 对于一组递增的阈值：
• image_thresholds[threshold] <- 对该通道应用阈值 对于在{image_canny} U image_thresholds中找到的每个轮廓：
• 用多边形近似轮廓
• 如果近似有四个角且角度接近90度，则查找扫描图像上的矩形对象。但是，如果我将我的图片放在扫描仪的角落里，这个例子就不起作用了！

请问是否有人能够建议我如何在扫描图像上找到这张照片？有没有示例或方法？

- viton-zizu

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最好提供一些示例图像或其他相关图像。 - Balaji R

感谢您的编辑！当然，我附上了样本：样本1，样本2。 - viton-zizu

Answer 1

有几种方法可以实现您的目标。我将提供OpenCvSharp的代码，对于普通的C++来说也会很相似。

1. 尝试在图像周围添加一些中性边框。例如，您可以在源图像周围添加10-20个白色像素。这可能会创建虚假轮廓，但仍然不会使您的目标图像部分位于角落。

   Mat img = Cv2.ImRead("test.jpg");
   Mat imgExtended = new Mat(new OpenCvSharp.Size(img.Size().Width + 40, img.Size().Height + 40), MatType.CV_8UC3, Scalar.White);
   OpenCvSharp.Rect roi = new OpenCvSharp.Rect(new OpenCvSharp.Point(20, 20), img.Size());
   img.CopyTo(imgExtended.SubMat(roi));
   img = imgExtended;
   Mat coloredImage = img.Clone();
   Cv2.CvtColor(img, img, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
   OpenCvSharp.Point[][] contours;
   HierarchyIndex[] hierarchy;
   Cv2.Canny(img, result, 80, 150);
   Cv2.FindContours(result, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
   

2. 您有一个物体和几乎是白色背景。您可以执行任何阈值操作，然后选择最大的斑点。

更新。 在这两种情况下，图像顶部的黑线和左上角的黑色区域仍可能是问题。在这种情况下，您可以通过函数选择具有最大面积的轮廓

double Cv2.ContourArea(Point[] Contour);

然后尝试创建边界框，以最小化误差。

- Melnikov Sergei