如何从python中的模糊图像中找到变形矩形的准确角位置？

Question

我正在寻找一种使用Python中的OpenCV准确检测变形矩形的角的过程。

我已经通过谷歌搜索尝试了不同建议的解决方案，但是通过直线的正弦叠加（请参见阈值图像），我可能无法检测到拐角。到目前为止，我尝试过findContours和HoughLines，但效果不佳。不幸的是，我不理解how to find blur corner position with opencv?

中徐斌的C代码

这是我的初始图像：

调整大小和阈值后，我应用精巧边缘检测以获取以下图像：

contours, hierarchy = cv2.findContours(g_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
box = cv2.minAreaRect(contour)
box = cv2.cv.BoxPoints(box) if imutils.is_cv2() else cv2.boxPoints(box)
box = np.array(box, dtype="float")
box = perspective.order_points(box)

我只能通过一些额外的绘图获得以下结果：

我以为进行拟合将是解决问题的一种好方法，但是很遗憾，我无法使HoughLines正常工作，并且在查看OpenCV Python - How to implement RANSAC to detect straight lines?后，RANSAC似乎也很难解决我的问题。

非常感谢您的帮助。

Answer 1

要检测拐角，可以使用cv2.goodFeaturesToTrack()。该函数有四个参数

cv2.goodFeaturesToTrack()

• corners = cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance) -输入8位或浮点32位灰度单通道图像
• image-要返回的最大拐角数
• maxCorners-0-1之间的最小可接受拐角质量等级。低于质量水平的所有角点均被拒绝]
• [qualityLevel-角之间的最小欧式距离

现在我们知道如何找到角，我们必须找到旋转的矩形并应用该函数。这是一种方法：

---

我们首先放大图像，转换为灰度，应用双边滤波器，然后使用Otsu的阈值获得二进制图像

接下来，我们通过使用minDistance查找轮廓来找到变形的矩形，然后获得以绿色突出显示的旋转边界框。我们将此边界框绘制到蒙版上

现在有了遮罩，我们只需使用cv2.findContours()在遮罩上找到拐角

这是原始输入图像的结果以及每个角的cv2.goodFeaturesToTrack()坐标

角点

(x, y)
代码

(377.0, 375.0)
(81.0, 344.0)
(400.0, 158.0)
(104.0, 127.0)