Image 如何在MATLAB中识别和裁剪图像中的矩形

我有一个画了一个矩形的图像。矩形可以是任何设计，但背景不是单一颜色。这是一张像这样的手机摄像头拍的照片。 我想裁剪图像中的内部图片（场景）

如何在MATLAB中实现这一点

我试过这个密码

img = im2double(imread('https://i.stack.imgur.com/iS2Ht.jpg'));
BW = im2bw(img);
dim = size(BW)
col = round(dim(2)/2)-90;
row = min(find(BW(:,col)))
boundary = bwtraceboundary(BW,[row, col],'N');
r = [min(boundary) , max(boundary)];
img_cropped = img(r(1) : r(3) , r(2) : r(4) , :);
imshow(img_cropped);

但它只适用于一个图像，这一个

而不是上面的那个或这个

我需要找到一个代码，该代码适用于任何特定的矩形设计的图像。任何帮助都将受到欢迎。谢谢

---

下面的处理考虑以下因素：

• 背景为单色，可能带有渐变
• 边框是单色的（渐变色），很容易与背景区分，而不是巴洛克/罗科科风格
• 图片是一种有很多细节的真实世界图片，而不是

因此，我们首先搜索图片，然后通过熵滤波将背景平坦化

img=imread('http://i.stack.imgur.com/KMBRg.jpg');
%dimensions for neighbourhood are just a guess
cross_nhood = false(11,11); cross_nhood(:,6)=1;cross_nhood(6,:)=1;
img_ent = entropyfilt(img./255,repmat(cross_nhood,[1 1 3]));
img_ent_gray = rgb2gray(img_ent);

然后我们使用Harris检测器找到角点，并选择4个点：两个最左侧和两个最右侧，然后裁剪图像，从而去除背景（精度达到倾斜度）。我用的是r2011a，你可能有点，参考MATLAB帮助

harris_pts = corner(img_ent_gray);
corn_pts = sortrows(harris_pts,1); 
corn_pts = [corn_pts(1:2,:);...
            corn_pts(size(corn_pts,1)-1:size(corn_pts,1),:)];
crop_img=img(min(corn_pts(:,2)):max(corn_pts(:,2)),...
             min(corn_pts(:,1)):max(corn_pts(:,1)),:);
corn_pts(:,1)=corn_pts(:,1) - min(corn_pts(:,1));
corn_pts(:,2)=corn_pts(:,2) - min(corn_pts(:,2));
corn_pts = corn_pts + 1;

这里有一个问题：角点之间的直线倾斜角度稍有不同。这可能是角点检测和图像捕获的问题（客观失真和/或稍微错误的采集角度）。没有直接的、总是正确的解决方案。我最好选择最大的倾斜角度（它会稍微裁剪图片），并开始逐行处理图像（使用Bresenham算法分割图像），直到任何或大多数像素（您可以选择）属于图片，而不是内边框。区分特征可以是局部熵、颜色值标准、特定颜色阈值、不同的统计方法等等

---

另一种方法是进行颜色分割，我最喜欢Gram-Shmidt正交化或。但是，如果图像倾斜，并且图片的一部分与边框颜色匹配（请参见最后一张图片，左下角），您会遇到同样的问题。

您的图像是否总是有一种颜色背景？不，实际上是一种颜色，但有点像您在最后一张图像中看到的渐变色