我是OpenCV和DIP的新手，目前我需要从低质量图片中找到一个矩形区域，该区域只有背景之外的矩形区域。
我使用canny探测器来获取许多微小的边缘，这些边缘组成了几个矩形区域，还有一些其他独立的噪声边缘。
那么，专家们，我如何处理这个中间输出图像来定位那些有意义的矩形区域的位置？
非常感谢！
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首先要做的就是丢弃任何不属于矩形的边。最好的情况是你的矩形都朝向与摄像机相同的方向。在这种情况下，丢弃任何不是南北或东西的边缘。如果矩形都具有相同的方向，但相机没有，则找到主导方向模块90度，并丢弃任何异常边缘。最坏的情况是矩形都有不同的方向。在这种情况下，您仍然期望边缘方向聚类：对于每个边缘，应该至少有一个平行边和两个正交边。丢弃任何无与伦比的优势。 （这假设您发现边缘长度超过几个像素;很难确定较短边缘的角度。）
在按方向消除虚假边缘后，下一步是查看是否可以连接它们。您应该仍然按照上一步的角度对它们进行分组。现在，假设对齐的边属于同一个矩形，并用一个长边替换它们。这可能会导致对齐矩形之间出现假边缘。这可能不是一个主要问题，但如果是，请在最后通过验证步骤进行修复。
你的边缘取景器很可能在角落附近不能很好地工作，因为真正的边缘在那里突然改变了方向。因此，您应该将您找到的边缘扩展几个像素。
扩展的边缘现在会产生一大堆交叉。再次，利用你按方向订购边缘的事实。只需检查几乎正交边缘的交叉点。如果找到它们，请创建一个“交叉”对象并将其与两条边相关联。他们是试探性的角落。
完成此操作后，查找至少有2个交叉点的边缘，看看是否可以匹配它们。根据数据的质量，当您有3个或4个角时，您可能想要确定找到了一个矩形。如果在单个边上发现过多的交叉，则可能已连接两个对齐矩形的边。如果您有两侧对齐的矩形，这可能会特别困难：
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