如何使用openCV-python在白色背景上识别多张照片？

Question

基本上，我用我们的打印机扫描了很多旧照片。大约四张照片适合扫描的每一页（围绕页面的四个角），白色 space 并不总是完全白色。我想使用 openCV 自动将它们裁剪成单独的照片。需要解决此问题的方法的建议，谢谢！

想过检测页面上四个矩形的形状来获取坐标还是用opencv grabCut...不知道

我试过使用 PIL，但无法正确裁剪照片，因为有些照片也有与背景相同的颜色，这会导致裁剪过早结束。

这是它的粗略草图

（除非他们是人物的真实照片）

Answer 1

这是一种基于照片不会相互交叉的假设的方法

转换为灰度和高斯模糊
阈值图像
查找轮廓并获取边界框轮廓
提取投资回报率

阈值图像

接下来我们使用 cv2.findContours() 获取轮廓并使用 cv2.boundingRect() 获取边界框。然后我们可以使用

提取 ROI

x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
ROI = original[y:y+h, x:x+w]

这是结果

照片 #1

照片#2

照片 #3

照片 #4

import cv2

image = cv2.imread('1.png')
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
thresh = cv2.threshold(blurred, 230,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

# Find contours
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

# Iterate thorugh contours and filter for ROI
image_number = 0
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 2)
    ROI = original[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite("ROI_{}.png".format(image_number), ROI)
    image_number += 1

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)

如何使用openCV-python在白色背景上识别多张照片？

How to recognize multiple photos on a white background using openCV-python?

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