扫描图像上的文档检测OpenCV

我使用OpenCV进行图像预处理。我只需要扫描照片，而不是白色区域。我使用algoritm：扫描图像上的文档检测OpenCV

image_canny < - 应用Canny边缘检测器，用于该信道
用于阈值在bunch_of_increasing_thresholds：
image_thresholds [阈] < - 应用阈值，以该信道在找到的每个轮廓{ image_canny} U image_thresholds：
近似轮廓与多边形
如果近似有四个角并且角度接近90度。 d扫描图像上的矩形对象。但是这个例子不起作用，如果我把我的照片放在扫描仪的角落里！

有人可以提醒，我怎么能在扫描的图像上找到这张照片？任何示例，方法？

2014-09-23 viton-zizu

如果您分享一些样本图片或其他相关图片，效果会更好。 – 2014-09-24 07:54:29

Thx编辑！当然，我附上样品：[样品1]（http://s019.radikal.ru/i632/1409/e3/9b867ca286a7.jpg），[样品2]（http://i003.radikal.ru/1409/12/990fc8613b1f .JPG） – 2014-09-25 00:12:49

有几种方法可以实现您的目标。我将给出OpenCvSharp的代码，对于普通的C++来说它是相似的。

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像素的白色。它可能会产生错误的轮廓，但您的图像目标部分仍然不在角落。

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);

您有对象和几乎白色的背景。你可以做任何阈值操作，然后采取最大的一团。

更新。 在这两种情况下，图像顶部的黑线和左角的黑色区域仍然可能是问题。在这种情况下，你可以通过该功能

double Cv2.ContourArea(Point[] Contour);

选择面积最大的轮廓，然后尝试创建边框，这将最大限度地减少错误。

来源

2017-07-28 13:32:38

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