任意の形状四角形の最小境界ボックスまたは凸包ですか？

Question

注：私は、このイメージだけではなく、一般的な範囲のイメージ、方向、および品質で動作するプロセスを作成しようとしています。

凸包を使用して点集合をポリゴンで囲むことができ、いくつかのアルゴリズムのいずれかを使用して、それらの点の最小境界ボックスを作成することができます。しかし、最小限の境界ボックスに似ているが、四角形に限定されることはない。

凸包：

最小バウンディング・ボックス（回転キャリパー）：

は、私は、この領収書を持っていると言います0

私の目標：（MS-塗料）：

領収書が台形からなので、あなたが、非常にうまくいかない最小バウンディングボックスを見ることができるように

パースペクティブ。これは、視点が低くなるほど悪化します。私は4点と鋭いコーナーを持ちたいので、私は凸包を使用することはできません。

凸包や最小境界ボックスに似たものを得るのに4点に限定されたアルゴリズムや四角形を使用するアルゴリズムはありますか？

Answer 1

色空間のフィルタリングと形態学的操作を混乱させて、私は成功したHarris検出器を使用することができました。代わりにハーフラインからhereのように交差点を使用してこれを拡張することもできますが、これは少し冗長ですが有用かもしれません。この特定のイメージではうまくいきますが、パイプラインでは多くのパラメータ（カーネルのサイズや反復の開閉）が必要です。コーナー

import numpy as np 
import cv2 

# read image 
img = cv2.imread('receipt.png') 

# thresholding 
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 1) 
hls = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2HLS) 
low = np.array([0, 70, 0]) 
high = np.array([255, 255, 85]) 
thresh = cv2.inRange(hls, low, high) 

# morphological operations to get the paper 
kclose = np.ones((3,3), dtype=np.uint8) 
kopen = np.ones((5,5), dtype=np.uint8) 
closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kclose, iterations=2) 
opening = cv2.morphologyEx(closing, cv2.MORPH_OPEN, kopen, iterations=6) 

# corner detection 
opening = cv2.GaussianBlur(opening, (3,3), 1) 
opening = np.float32(opening) 
dst = cv2.cornerHarris(opening, 2, 3, 0.04) 

# drawing corners 
dst = cv2.dilate(dst, None) 
img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255] 

cv2.imshow('Corners', img) 
cv2.waitKey(0) 

をそしてここです：あなたは複数のピクセルを取得

注

私の実装はPythonであるが、もちろんこれは、同様にC++やJavaで仕事ができますHarrisから、後でワーピングするためにそれらを使いたい場合は、特異点を得るためにクラスタリングを行う必要があります。

画像の色空間のフィルタリング、クロージング、および開きからマスクを適用したので、その操作の後でマスクを見ることができます。

フィルタリング：

クロージング：

オープニング：