Как определить края и прямоугольники

Я пытаюсь обнаружить прямоугольники на изображениях. Фон изображений один цвет (большую часть времени). Я попробовал два метода, чтобы получить двоичное изображение (1 = фон, 0 = края), чтобы позже выполнить преобразование Хафа ...

1. Собел или Канни фильтр

2. Гладкое изображение A, Создать разностное изображение A - Гаусс, Создать двоичное изображение с порогом (Создать гистограмму, самый высокий интервал должен быть фоновым ...)

Результатом является двоичное изображение с краями. Я действительно не знаю, какой метод лучше работает для различных изображений. Есть идеи?

Однажды я написал приложение для обнаружения прямоугольников. Он использовал определение краев Собеля и линейное преобразование Хафа.

Вместо поиска одиночных пиков в изображении Хафа (линии), программа искала 4 пика с расстоянием между ними 90 градусов.

Для каждого столбца в изображении Хафа (соответствующем некоторому углу), три других столбца были найдены для локальных максимумов. Когда пиковый пик был обнаружен в каждом из четырех столбцов, прямоугольник был обнаружен.

Программа построила прямоугольник и провела дополнительные проверки согласованности цвета внутри и снаружи прямоугольника, чтобы различить ложные срабатывания. Программа была для обнаружения размещения бумаги в отсканированных листах бумаги.

Вы можете обнаружить, что лапласиан гауссовского детектора краев является лучшим выбором. Он должен давать замкнутые контуры чаще, чем детектор краев Canny. Я считаю, что это то, что вы хотите, так как ваш следующий шаг - применить преобразование Хафа.

Может быть, это будет полезно для вас, но уже слишком поздно, когда я захожу на этот сайт сегодня

        Bitmap bmp=new Bitmap(pictureBox1.Image);
        int x1=0, x2=0, y1=0, y2=0;            
        for (int i = 1; i < bmp.Height;i++ )
        {                
            for (int j = 1; j < bmp.Width;j++ )
            {
                if( bmp.GetPixel(j,i).R<7  &&  bmp.GetPixel(j-1,i).R>240  && bmp.GetPixel(j,i-1).R>240 ){

                    for (int k = j; k < bmp.Width - 1;k++ )
                    {

                        if ((bmp.GetPixel(k, i).R < 7) && (bmp.GetPixel(k+1, i).R > 240) && (k-j>30)) {
                            int count1 = 0;

                            for (int g = j; g < k;g++ ){
                                if(bmp.GetPixel(g,i).R<7){
                                    count1++;                                    
                                }
                            }//get total width

                         if(count1==k-j){                                 
                             x1 = j;
                             y1 = i;
                             x2 = k;
                         }
                        }
                    }
                         for (int a = i; a < bmp.Height - 1;a++ )
                         {
                             if ((bmp.GetPixel(j, a).R < 7) && (bmp.GetPixel(j, a+1).R > 240) && (a- i > 30)) {

                                 int count2 = 0;

                                 for (int x = i; x < a;x++ )
                                 {
                                     if(bmp.GetPixel(j,x).R<7){                                            
                                         count2++;
                                     }
                                 }


                                 if (count2 == (a - i))
                                 {

                                     y2 = a;
                                 }
                                 else {
                                     Console.WriteLine("check");
                                 }
                             }

                         }

                         if ((bmp.GetPixel(x2, y2).R < 7) && (bmp.GetPixel(x2 + 1, y2).R > 240) && (bmp.GetPixel(x2, y2+1).R > 240))
                         {

                             bool r1 = false;
                             bool r2 = false;
                             int count3 = 0;
                             for (int y = y1; y < y2;y++ )
                             {
                                 if(bmp.GetPixel(x2,y).R<7){
                                     count3++;                                     
                                 }
                             }

                             if (count3== y2 - y1) {
                                 r1 = true;
                             }                                
                             if(r1==true){
                                 int count4=0;
                                 for (int x = x1; x < x2;x++ )
                                 {
                                     if(bmp.GetPixel(x,y1).R<7){
                                         count4++;
                                     }
                                 }

                                 if(count4==x2-x1){
                                     r2 = true;
                                     Console.WriteLine("values :  X1 " + x1 + "   y1 :" + y1 + "   width : " + (x2 - x1) + "  height :  " + (y2 - y1));
                                     Pen pen = new Pen(Color.Red, 2);
                                     pictureBox1.CreateGraphics().DrawRectangle(pen, x1, y1, x2 - x1, y2 - y1);
                                 }                     
                             }
                            }

                }

                    }// initial point loop




                }// first if

Если ваше изображение относительно чистое, у вас есть очевидные прямоугольники без большого количества разрывов, альтернативой преобразованию Хафа является создание контуров и уменьшение их до тех пор, пока они не сформируют 4-сторонний контур = ваш прямоугольник.

Для этого есть примеры opencv

Учебник по Python для поиска прямоугольников написанных с нуля. Использует Canny и Hough Lines.