无法使用OpenCV从摄影机确定文档边缘

我需要找到用户手中的文档边缘

1来自照相机的原始图像：

2然后我将图像转换为BG：

3然后我做模糊：

3使用Canny查找图像中的边缘：

4、使用扩张器：

正如您在上一张图像上看到的，地图周围的轮廓被撕裂，轮廓未确定。我的错误是什么？如何解决问题以完全确定文档的大纲

这是我如何做到这一点的代码：

final Mat mat = new Mat();
    sourceMat.copyTo(mat);

    //convert the image to black and white
    Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

    //blur to enhance edge detection
    Imgproc.GaussianBlur(mat, mat, new Size(5, 5), 0);
    if (isClicked) saveImageFromMat(mat, "blur", "blur");

    //convert the image to black and white does (8 bit)
    int thresh = 128;
    Imgproc.Canny(mat, mat, thresh, thresh * 2);

    //dilate helps to connect nearby line segments
    Imgproc.dilate(mat, mat,
            Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3)),
            new Point(-1, -1),
            2,
            1,
            new Scalar(1));

---

这个答案是基于我的上述评论。如果有人拿着文档，您将看不到用户手后的边缘。因此，任何检测文档轮廓的方法都必须对边缘的某些缺失部分具有鲁棒性

我建议使用Hough变换的变体来检测文档。关于Hough变换的说法听起来很吓人，就像维基百科经常对数学主题所做的那样，但不要气馁，事实上它们并不难理解或实现

原始Hough变换检测图像中的直线。如中所述，图像中的任何直线都可以由两个参数定义：角度θ和直线到原点的距离r。因此，您可以量化这两个参数，并为图像中可能出现的每一行创建一个二维数组，其中一个单元格。使用的量化越精细，所需的阵列就越大，但找到的线的位置就越精确。将数组初始化为零。然后，对于Canny检测到的作为边缘一部分的每个像素，确定该像素可能属于的每一行θ，r，并增加相应的bin。处理完所有像素后，对于每个箱子，您将有一个计数，即在与该箱子对应的行上检测到多少像素。足够高的计数可能代表图像中的真实线条，即使部分线条缺失。因此，您只需扫描垃圾箱，查找超过阈值的垃圾箱

---

OpenCV包含用于直线和圆的Hough检测器，但不用于矩形。您可以使用行检测器并检查构成文档边缘的4行；或者你也可以为矩形编写自己的Hough检测器，也许可以从纸上获得灵感。矩形至少有5个自由度2D位置、比例、纵横比和旋转角度，而5D阵列的内存需求显然增长非常快。但是，由于每个参数的范围是有限的，即文档的纵横比是已知的，您可以假设文档将居中且不会旋转太多，这可能是可行的。

使用自适应阈值而不是canny。与上边缘相比，下边缘离背景灰度太近。因此，如果有人拿着文档，您将看不到用户手后的边缘。因此，无论您打算对边执行什么操作，它都必须对边的某些缺失部分具有鲁棒性。与其试图让边缘的所有部分都可见，不如在只有部分边缘可见的情况下，花时间稳健地估计真正的边缘位置。@Chungzuwalla，但是怎么做呢？@MartinBeckett，你能解释得更详细一点吗？或者可能是一些代码示例。