如何从opencv中的图片中检测文档?

How to detect document from a picture in opencv?

我正在尝试设计一个类似于 camscanner 的应用程序。为此,我必须拍摄图像,然后在其中找到文档。我从这里描述的代码开始 - http://opencvpython.blogspot.in/2012/06/sudoku-solver-part-2.html

我找到了等高线和最大面积的矩形等高线应该是所需的文件。对于每个轮廓,我都在寻找一个近似闭合的 PolyDP。在所有大小为 4 的 polyDP 中,面积最大的应该是所需的文档。但是,这个方法不行。

流程的输入图像是这个

我试图打印最大面积的轮廓,结果是这样的(轮廓内字母 'C')

代码:

img = cv2.imread('bounce.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0) 
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,1,1,11,2)
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

def biggestRectangle(contours):
    biggest = None
    max_area = 0
    indexReturn = -1
    for index in range(len(contours)):
            i = contours[index]
            area = cv2.contourArea(i)
            if area > 100:
                    peri = cv2.arcLength(i,True)
                    approx = cv2.approxPolyDP(i,0.1*peri,True)
                    if area > max_area: #and len(approx)==4:
                            biggest = approx
                            max_area = area
                            indexReturn = index
    return indexReturn

indexReturn = biggestRectangle(contours)
cv2.imwrite('hola.png',cv2.drawContours(img, contours, indexReturn, (0,255,0)))

这是怎么回事?有没有其他方法可以截取这张图片中的文档?

我会这样做:

  1. 像blur/canny一样进行预处理

  2. 使用霍夫线变换从图像中提取所有线条(open cv doc)

  3. 使用最强的4条线

  4. 尝试使用四行

  5. 构建文档的轮廓

现在我还没有安装 OpenCV,所以我不能尝试这种方法,但也许它会引导你进入正确的方向。

试试这个: output image

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('bounce.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
invGamma = 1.0 / 0.3
table = np.array([((i / 255.0) ** invGamma) * 255
for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8")

# apply gamma correction using the lookup table
gray = cv2.LUT(gray, table)

ret,thresh1 = cv2.threshold(gray,80,255,cv2.THRESH_BINARY)

#thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,1,1,11,2)
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh1, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

def biggestRectangle(contours):
    biggest = None
    max_area = 0
    indexReturn = -1
    for index in range(len(contours)):
            i = contours[index]
            area = cv2.contourArea(i)
            if area > 100:
                peri = cv2.arcLength(i,True)
                approx = cv2.approxPolyDP(i,0.1*peri,True)
                if area > max_area: #and len(approx)==4:
                        biggest = approx
                        max_area = area
                        indexReturn = index
    return indexReturn

indexReturn = biggestRectangle(contours)
hull = cv2.convexHull(contours[indexReturn])
cv2.imwrite('hola.png',cv2.drawContours(img, [hull], 0, (0,255,0),3))
#cv2.imwrite('hola.png',thresh1)