在opencv中检测非闭合轮廓

Question

我在做自动卡片检测的计算机视觉项目。我要把卡片和背景分开。我应用了精明的边缘检测，使用了自动参数设置。

opencv中Canny操作低阈值和高阈值的自动计算

结果很好。然而，有时候精明的人并不是这样完美。

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我已经用cvFindContour来检测这个盒子。然而，由于上面的“洞”，opencv未能检测到轮廓。

如何调整cvFindContour以检测轮廓，还是应该调整精明的边缘？

Answer 1

有多种可能的解决方案。

最简单的办法可能是：

• 如果FindContours没有找到封闭的轮廓，则使用略微降低的low_threshold重复canny过滤器，直到找到闭合的轮廓为止。如果闭合的轮廓有大致正确的大小和形状，它是一张卡片。哈利斯联系的答案解释了如何检查轮廓是否关闭。

另一个相当简单的解决方案是：

• 不要把Canny应用在图像上。在otsu阈值图像上执行findContours。可选择地在阈值图像上使用形态学开闭来去除findContours前的噪声。

FindContours不需要边缘图像，它通常用阈值图像执行。我不知道你的源图像，所以我不能说这会有多好，但你肯定会避免洞的形状问题。

如果源映像不允许这样做，那么以下内容可能会有所帮助：

• 使用分水岭将卡片与背景分开。使用一个高阈值来获取一些绝对是前景的种子像素，并使用一个低阈值来获取确定为背景的像素，然后使用cv:watershed()生长这两个种子。

如果该图像中的背景与卡片的颜色相同，则前两种方法可能工作得不太好。在这种情况下，您最好的选择可能是Micka建议的解决方案：

• 使用hough变换查找图像中最突出的4条线。用这4行形成一个矩形。