Python 检测XKCD漫画面板的角点

我正在尝试检测xkcd漫画的面板，以便将它们剪掉。我想检索实现的随机XKCD漫画，并可靠地知道面板的角在哪里。我的理想输出如下：

其中我有一些或所有的角落面板。 我有一个包含整个漫画的数组，到目前为止，我的方法是找到大轮廓，如下所示：

    contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    conts=[]
    if len(contours) > 1:
        conts = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]

然后使用cv2.APROXPOLYDP检测角点。然而，我的轮廓似乎还不够，因为我通常不会得到好的角，而且当我画轮廓时，它们看起来也不太好

良好的运行：

有些点落在角落里

糟糕的一个：

那个女孩身上布满了圆点

我想知道我的轮廓是否做错了什么，比如可能没有选择正确的模式，我选择了外部的RETR_，因为漫画面板是相当外部的

漫画通常是灰度的，但有时不是，所以我将转换为灰度，并在轮廓检测之前使用二进制阈值

其他一些想法：

边缘检测是否更适合此任务

我还注意到我的数组在图片的边缘有边框，所以填充会有帮助吗

漫画有点变化无常，所以暴力手段会更好吗

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我的直觉是轮廓区域会告诉你路径有多复杂。 我会使用一个更简单的度量，比如轮廓的高度：

注意3轮廓边界框高度突出：

[127, 16, 16, 16, 16, 35, 15, 36, 16, 16, 16, 18, 17, 17, 220, 220, 220]

您可能希望选择性地将条件更改为阈值，而不是精确值。 e、 g

上面的完整代码生成：

请注意，我使用的是放大边缘。 它适用于具有这些迭代的图像，因为过滤器扩展框的轮廓足够大，但不会太多，以至于它们与文本/字符合并。 这可能是其他图像需要调整的地方

更新通过快速搜索，我发现了一些潜在的有趣资源：

Kumiko，漫画切割器是一套工具，用于计算有关漫画书页面、面板等的有用信息。它的主要优点是找出漫画页面图像文件中面板的位置。Kumiko还可以编译漫画书中所有页面的面板信息，并将其作为一个JSON格式的数据对象呈现。

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与您所问的不同，无论对下一步有多大潜在用处，我的直觉是轮廓区域将告诉您路径有多复杂。 我会使用一个更简单的度量，比如轮廓的高度：

注意3轮廓边界框高度突出：

[127, 16, 16, 16, 16, 35, 15, 36, 16, 16, 16, 18, 17, 17, 220, 220, 220]

您可能希望选择性地将条件更改为阈值，而不是精确值。 e、 g

上面的完整代码生成：

请注意，我使用的是放大边缘。 它适用于具有这些迭代的图像，因为过滤器扩展框的轮廓足够大，但不会太多，以至于它们与文本/字符合并。 这可能是其他图像需要调整的地方

更新通过快速搜索，我发现了一些潜在的有趣资源：

Kumiko，漫画切割器是一套工具，用于计算有关漫画书页面、面板等的有用信息。它的主要优点是找出漫画页面图像文件中面板的位置。Kumiko还可以编译漫画书中所有页面的面板信息，并将其作为一个JSON格式的数据对象呈现。

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与您所问的不同，尽管hough变换对下一步可能有用，但它可能会有所帮助，尽管我不确定它对线条图的效果如何：请您明确一下，您的漫画是否有窗口装饰，例如最大化、最小化按钮和框架，好吗？谢谢。请出示您的密码。轮廓应位于白色区域，而不是黑色区域。所以，如果你想在帧的黑色矩形上获得轮廓，你需要反转图像。@MarkSetchell，不，这些只是OpenCV输出。我将研究hough和Inversion hough变换可能会有所帮助，尽管我不确定它在线条图中的表现：请问，您能否清楚您的漫画是否有诸如最大化、最小化按钮和框架之类的窗口装饰？谢谢。请出示您的密码。轮廓应位于白色区域，而不是黑色区域。所以，如果你想在帧的黑色矩形上获得轮廓，你需要反转图像。@MarkSetchell，不，这些只是OpenCV输出。我会研究hough和Inversion哇，非常全面。谢谢你的回答，这些看起来很有希望。我最终使用了Kumiko并将他们的命令行工具调整为内联python。看：哇，非常全面。谢谢你的回答，这些看起来很有希望。我最终使用了Kumiko并将他们的命令行工具调整为内联python。见：

# if the contour bounding box height is > 3/4 of the image height
cv2.boundingRect(cnt)[3] > img.shape[0] * 0.75