Image processing 正方形检测，图像处理

我正在寻找一种有效的方法来检测数字周围的小方框（参见图片）？

---

我已经尝试使用hough变换，但没有成功。有什么想法吗？我需要一些提示！我正在使用opencv…

获取灵感，您可以查看

• 演示和解释
• ，一款Iphone应用程序，其作者在博客中解释了计算机视觉部分

或者，如果您总是在寻找同一个网格，您可以部署如下内容：

• 制作一个完美的人工网格模板，检测或保存所有角落的坐标
• 在目标图像中，执行相同的操作，例如使用点。有创意的话，你也可以使用在你的图像中可以找到的独特的三角形
• 使用模板坐标和找到的harris点，确定模板和目标图像之间的仿射变换

  x=Ax'

  。然后可以使用该转换将模板网格映射到目标图像上。至少这将为您提供一些先验信息，以帮助指导进一步的细分

---

仿射矩阵估计的思想要点和示例可在Zissermans书的网站上找到，我将首先尝试检测整个板材的矩形边界，然后应用透视变换使其成为真正的矩形。裁剪出图像的该部分。如果可能，然后尝试使交替的白色和灰色子矩形具有相同的背景亮度-可能尝试

然后，Hough变换可能会执行得更好。或者，您可以采取一种与MATLAB Central上的Robert Bemis大致相似的方法（它分析DNA微阵列图像，而不是彩票卡，但本质上是寻找网格中排列的项目的边界框）。在较高级别上，该方法是计算沿像素列和行的自相关性，以检测网格中项目的周期性，并使用该周期性在每个项目上施加边界框

抱歉，以上建议大多基于MATLAB；我恐怕不是opencv用户，但希望它至少能给你一些想法