边界检测纸张opencv

我在openCV中是新的,我已经检测到纸张的边缘,但是在边缘画线之后,我的结果图像会模糊,如何在纸张的边缘上绘制线条,这样我的图像质量不受影响。

我在想什么

我的代码如下。

非常感谢。

在这里输入图像说明

-(void)forOpenCV { if( imageView.image != nil ) { cv::Mat greyMat=[self cvMatFromUIImage:imageView.image]; vector<vector<cv::Point> > squares; cv::Mat img= [self debugSquares: squares: greyMat ]; imageView.image =[self UIImageFromCVMat: img]; } } - (cv::Mat) debugSquares: (std::vector<std::vector<cv::Point> >) squares : (cv::Mat &)image { NSLog(@"%lu",squares.size()); // blur will enhance edge detection Mat blurred(image); medianBlur(image, blurred, 9); Mat gray0(image.size(), CV_8U), gray; vector<vector<cv::Point> > contours; // find squares in every color plane of the image for (int c = 0; c < 3; c++) { int ch[] = {c, 0}; mixChannels(&image, 1, &gray0, 1, ch, 1); // try several threshold levels const int threshold_level = 2; for (int l = 0; l < threshold_level; l++) { // Use Canny instead of zero threshold level! // Canny helps to catch squares with gradient shading if (l == 0) { Canny(gray0, gray, 10, 20, 3); // // Dilate helps to remove potential holes between edge segments dilate(gray, gray, Mat(), cv::Point(-1,-1)); } else { gray = gray0 >= (l+1) * 255 / threshold_level; } // Find contours and store them in a list findContours(gray, contours, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Test contours vector<cv::Point> approx; for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { // approximate contour with accuracy proportional // to the contour perimeter approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx, arcLength(Mat(contours[i]), true)*0.02, true); // Note: absolute value of an area is used because // area may be positive or negative - in accordance with the // contour orientation if (approx.size() == 4 && fabs(contourArea(Mat(approx))) > 1000 && isContourConvex(Mat(approx))) { double maxCosine = 0; for (int j = 2; j < 5; j++) { double cosine = fabs(angle(approx[j%4], approx[j-2], approx[j-1])); maxCosine = MAX(maxCosine, cosine); } if (maxCosine < 0.3) squares.push_back(approx); } } } } NSLog(@"%lu",squares.size()); for( size_t i = 0; i < squares.size(); i++ ) { cv:: Rect rectangle = boundingRect(Mat(squares[i])); if(i==squares.size()-1)////Detecting Rectangle here { const cv::Point* p = &squares[i][0]; int n = (int)squares[i].size(); NSLog(@"%d",n); line(image, cv::Point(507,418), cv::Point(507+1776,418+1372), Scalar(255,0,0),2,8); polylines(image, &p, &n, 1, true, Scalar(255,255,0), 5, CV_AA); fx1=rectangle.x; fy1=rectangle.y; fx2=rectangle.x+rectangle.width; fy2=rectangle.y+rectangle.height; line(image, cv::Point(fx1,fy1), cv::Point(fx2,fy2), Scalar(0,0,255),2,8); } } return image; } 

代替

 Mat blurred(image); 

你需要做的

 Mat blurred = image.clone(); 

因为第一行不会复制图像,只是创build第二个指向相同数据的指针。 当你模糊图像,你也在改变原来的。 你需要做的是创build一个实际的数据副本,并在这个副本上进行操作。

OpenCV参考指出:

通过使用复制构造函数或赋值运算符,右侧可以是matrix或expression式,请参见下文。 同样如前所述,matrix分配是O(1)操作,因为它只复制标题并增加参考计数器。

Mat :: clone()方法可用于在需要时获取matrix的完整副本(又名深层)。

通过对原始图像的副本进行整个处理可以容易地解决第一个问题。 这样,在获得正方形的所有点之后,您可以在原始图像上绘制线条,并且不会模糊。

第二个问题是裁剪,可以通过在原始图像中定义ROI(感兴趣的区域)然后将其复制到新的Mat来解决。 我已经certificate,在这个答案 :

 // Setup a Region Of Interest cv::Rect roi; roi.x = 50 roi.y = 10 roi.width = 400; roi.height = 450; // Crop the original image to the area defined by ROI cv::Mat crop = original_image(roi); cv::imwrite("cropped.png", crop);