Python 边缘像差和1个缺角的正方形检测

这是关于正方形检测的两个例子的后续，并提出了一些很酷的方法

我正在尝试设计一种鲁棒的方形检测算法，以帮助将收据的图片与图像的其余部分隔离开来。我的代码是基于前面问题中的凸包方法构建的，但是它被一个图像阻塞了，其中一个点不在图像中，并且由于左侧的笔杆，收据的边缘有畸变

我怎样才能发现这张收据上的角落

图为：

这是我的密码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('taco.jpg')
img = cv2.resize(img,(1944,2592))
img = cv2.medianBlur(img,31)
img = cv2.GaussianBlur(img,(0,0),3)

grayscale = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.Canny(grayscale, 10, 20)
thresh = cv2.dilate(thresh,None)

contours,hier = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for cnt in contours:
    if cv2.contourArea(cnt)>250:  # remove small areas like noise etc
        hull = cv2.convexHull(cnt)    # find the convex hull of contour
        hull = cv2.approxPolyDP(hull,0.1*cv2.arcLength(hull,True),True)
        if len(hull)==4:
            cv2.drawContours(img,[hull],0,(0,255,0),2)

cv2.namedWindow('output',cv2.cv.CV_WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('output',img)
cv2.cv.ResizeWindow('output',960,640)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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有什么想法吗？

Mathematica中的解决方案：

导入您的图像：

i = Import@"http://i.imgur.com/RrYKJ.jpg";

检测比例尺中比收据中的字母更细的边缘（一个参数）

删除小于收据周长比例的行（参数）

找到形态成分

(mc = MorphologicalComponents[Erosion[ColorNegate@i2, 1]]) // Colorize

查找具有更多边界邻接的变形组件（将其从遮罩中删除）

形成面具

com = Commonest[Join[mc[[1]], mc[[-1]], Transpose[mc][[1]], Transpose[mc][[-1]]]]

mc1 = Unitize[mc /. com[[1]] -> 0];

将遮罩与原始图像相乘

ImageMultiply[Image@mc1, i]

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这看起来很棒，尽管我买不起mathematica许可证。然而，我不知道如何在python和opencv中模仿的唯一一步是第一步。你知道：i1=EdgeDetect[i，10]背后的算法吗？具体地说，我想知道边缘算法是如何在10的范围内检测的。也许我可以缩小我的图像比例，或者将其模糊到10级，以获得类似的边缘检测？Canny在这里应该可以很好地工作。Verde的配方中缺少的一个步骤是对象边界的建模——您可能希望将线有力地拟合到它们上，以便估计四个角并消除透视失真。@Franco从OP中提出的过去的问题就指向了这个方向。OP需要问这个问题，因为过去的答案是基于一个四边形的。我尽量保持对几何图形的不可知论。你真的不知道角的数量（在我的图像中为5）。一旦你绘制了门票边界，透视失真就很容易消除。@Verde，如果我的评论听起来像是对你的批评，我道歉。这并不是有意的——事实上，我赞赏你花时间找到并演示OP的端到端答案。但是，请注意，我们确实知道预期的拐角数-这里4是优先；-）（OP说他在找收据，而在我的地盘上，收据仍然是长方形的——这与纸卷上的打印机有关）。”课程纸弯曲、镜头变形等@FrancoCallari没关系，但请注意，如果不小心拍摄了照片，并且遗漏了收据的某些边框（这里部分发生了这种情况），矩形匹配算法将严重失败。

mc1 = Unitize[mc /. com[[1]] -> 0];

ImageMultiply[Image@mc1, i]