使用Opencv如何检测图像中的盒子，同时消除盒子内打印的对象？

Question

我正在尝试在qt中开发盒子排序应用程序并使用opencv。我想测量盒子的宽度和长度。

如上图所示，我想只检测最外面的线条（即盒子边缘），这将给出盒子的宽度和长度，无论盒子内部打印的是什么。

我尝试了什么：

1. 首先，我尝试使用Findcontours()并选择具有最大面积的轮廓，但外边缘的轮廓未被封闭（在精确输出中的某处断开）多次，因此不会被检测为轮廓。 / p>

2. 霍夫线变换给了我太多的线条，我不知道如何只有四条线感兴趣。

3. 我尝试了我的算法，

   将图像转换为灰度。

   取一列图像，将每个像素与该列的下一个连续像素进行比较，如果该值的差异大于该像素属于边缘的某个阈值（比如100），则将其存储在数组中。对所有列执行此操作，它将使框的上线与x轴平行。

   按照相同的步骤，但是从最后一列和最后一行（即从下到上），它将给出与x轴平行的下线。

   同样找到与y轴平行的线。现在我有四个点阵，每一个点。

现在，如果放置方框使其边与X轴和Y轴完全平行，这会给我带来很好的效果。如果盒子在某个方向上稍微朝向放置，它会给我一条明显的对角线，如下图所示。



如下图所示，我从所有四个点阵列（负责绘制对角线）中删除了前10个点和后10个点并绘制了线条，当盒子倾斜得更多时，这些线条无效会出错。



现在我的问题是，

在opencv中是否有任何更简单的方法来获取盒子的外边缘（矩形）并获得尺寸，忽略盒子上印刷的任何东西并朝向任何方向？

我不一定要求纠正/改进我的算法，但对此的任何建议也欢迎。对不起这么大的帖子。

Answer 1

我建议采取以下步骤：

1：使用cv::inRange()（documentation）选择背景颜色制作蒙版图像。然后使用cv::not()反转此掩码。这只会给你一个盒子。

2：如果您不关心阴影，深度效果会使您的测量结果不准确，您可以立即尝试再次使用cv::findContours()。您选择最大的轮廓并存储它cv::rotatedRect。

3：这个cv::rotatedRect将为您提供一个rotateRect.size，用于定义宽度和盒子的高度（以像素为单位）

Answer 2

由于盒子放置在对比鲜明的背景中，您应该能够使用Otsu阈值处理。

• 阈值图像（使用Otsu方法）
• 过滤掉框区域外的任何杂散像素（让我们希望你不会得到很多这样的像素，并且可以使用中位数或形态滤镜轻松删除它们）
• 查找轮廓
• 组合所有轮廓点并获得它们的凸包（这里的想法是找到在框区域中界定所有这些轮廓的凸区域，无论它们的连通性如何）
• 将多边形近似（approxPolyDP）应用于此凸包，并检查是否有四边形
• 如果没有透视扭曲，你应该得到一个矩形，否则你将需要纠正它
• 如果你得到一个矩形，你有它的尺寸。你也可以找到凸包的最小面积矩形（minAreaRect），它应该直接给你一个RotatedRect