Question

我正在开发一个形状识别应用程序。此时，一组点（x，y）由角点检测器确定（红点，img。2。）。其中四个点（红色框架，img。2。）是一个矩形的顶点（有时是一个小的变形矩形）。在其他人中找到它们的最佳方式是什么？

以下是输入图像的示例： Input image

角落检测后它看起来像这样：

Image with detected corners

Answer 1

这不是你问题的答案 - 这只是建议。

在我看来，角落检测器是检测矩形的一种不好的方法 - 计算所有点距离需要花费很多时间，如数学家1975年建议的那样。在这种情况下你必须使用另一种技术：

那个邮票是紫罗兰色，所以你应该首先做的是颜色分割。
完成第1步后，您可以使用Houhg transform检测二进制图像上的线条。或者找到图像中的所有轮廓。
最后一步是检测矩形。

<强>更新

这是另一种解决方案，也适用于灰色图像。

执行将图像转换为1位的阈值（我使用 200 从255作为阈值）。
查找新图像中面积大于某个常数的所有轮廓（我使用 1000 ）。
找到每个轮廓的边界矩形并进行检查：

ContourArea / BoundingReactangleArea＆gt;恒定

我将此constant视为 0.9 。

这个算法给了我下一个结果： enter image description here

这是OpenCV代码：

Mat src = imread("input.jpg"), gray, result;
vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;

result = Mat(src.size(), CV_8UC1);

cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);
threshold(src, gray, 200, 255, THRESH_BINARY_INV);
findContours(gray, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

result = Scalar::all(0);
for (size_t i=0; i<contours.size(); i++)
{
    Rect rect = boundingRect(contours[i]);
    if (rect.area() > 1000)
    {
        double area = contourArea(contours[i]);
        if (area/rect.area() > 0.9)
        {
            drawContours(result, contours, i, Scalar(255), -1);
        }
    }
}

Answer 2

计算每对4个不同点之间的6个长度的集合。如果有超过3个不同的值，那么在6个长度的集合中，你没有矩形（2个相等的边长加上相等的对角线长度）

Answer 3

您知道通过目测检查点云，您已经可以区分多个矩形吗？换句话说，如果你不进行某种预选程序，你可能会发现许多矩形......

无论如何，除了@ mathematician1975已经给出的方法之外，您还可以检查边（或多或少）是否平行。

让我们调用@ mathematician1975的方法method 1并并行检查method 2。然后：

%# method 1: 
n1 = |u1-u2|    %#  3 sub., 3 mult, 2 add. per distance
n2 = |u3-u2|    %#  total of 6 distances to compute.
n3 = |u4-u3|    %#  then max 5+4+3+2+1 = 15 comp. to find unique distances
n4 = |u1-u4|    
n5 = |u4-u2|    %#  Total:
n6 = |u3-u1|    %#  12 sub., 18 mult., 12 add, 15 comp



%# method 2:
w1 = u1-u2       %#  3 subtractions per vector
w2 = u3-u2       %#  total of 4 vectors to compute 
w3 = u3-u2
w4 = u1-u4                
                        %#  12 sub.
abs(w1-w3) == [0 0 0]   %#  3 sub., 3 comp., 1 sign.
abs(w2-w4) == [0 0 0]   %#  3 sub., 3 comp., 1 sign.

                        %# Total: 18 sub., 6 comp. 2 sign.

请注意，这些都是最坏的情况;通过一些簿记，您可以大幅降低两者的成本。

另请注意，method 2需要事先知道顶点已经是正确的顺序。如果不是这种情况，则会将成本增加4倍，这比method 1.更多。

请问你是如何计算距离的？

Answer 4

考虑一下你应该得到号码8，但你得到号码7，然后你要添加号码1（称为增量或纠错）来纠正它。

以类似的方式使用delta矩形坐标来校正矩形。检查点（坐标）是否在delta矩形内。

矩形坐标如下所述：

x+delta,y+delta
x-delta,y+delta
x+delta,y-delta
x-delta,y-delta

请告诉我这是否适合您，或者您找到了更好的解决方案

如何检查四个点是否形成矩形

4 个答案: