获取上面有硬币的A4纸的顶点坐标，以进行进一步的投影变换和硬币检测

Question

我需要以一种可以在A4纸上找到硬币的方式来变换倾斜的图像。到目前为止，我已经通过使用ginput手动选择它们的边缘来获得四个坐标。

targetImageData = imread('coin1.jpg');
imshow(targetImageData);
fprintf('Corner selection must be clockwise or anti-clockwise.\n');
[X,Y] = ginput(4);

是否有一种方法可以自动执行此过程，例如，应用一些边缘检测器，然后找到每个顶点的坐标，然后将它们作为转换所需的坐标传递？

手动选择：

结果：

Answer 1

您可以尝试在HSV色彩空间的S色彩通道上使用detectHarrisFeatures：

我一直在寻找能够获得纸张最大对比度的色彩空间。看起来HSV的饱和色通道在纸张和背景之间形成了很好的对比。

将图像调整大小为0.25倍，以去除噪声。

detectHarrisFeatures查找纸张的四个角，但可能不够鲁棒。您可能需要使用一些逻辑，找到更多功能，并找到4个正确的功能。

这里是代码示例：

%Read input image
I = imread('im.png');

%Remove the margins, and replace them using padding (just because the image is a MATLAB figure)
I = padarray(I(11:end-10, 18:end-17, :), [10, 17], 'both', 'replicate');

HSV = rgb2hsv(I);

%H = HSV(:, :, 1);%figure;imshow(H);title('H');
S = HSV(:, :, 2);%figure;imshow(S);title('S');
%V = HSV(:, :, 3);%figure;imshow(V);title('V');

%Reduce image size by a factor of 0.25 in each axis
S = imresize(S, 0.25);

%S = imclose(S, ones(3)); %May be requiered

%Detect corners
corners = detectHarrisFeatures(S);

imshow(S); hold on;
plot(corners.selectStrongest(4));

结果：

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您可以尝试的不同方法：

• 不带硬币拍照。
• 手动标记角，并提取四个角的特征。
• 使用image matching技术将带有硬币的图像与没有硬币的图像进行匹配（马赫位于四个角）。