如何以编程方式找到多边形的方向？

Question

我有以下轮廓（最大的深蓝色多边形）：

此照片由智能手机拍摄并由OpenCV处理。最后我想识别这张卡底部的数字（请忽略条形码）。

我的下一步是将此图片偏移3x3 transformation matrix而不是3x3 transformation matrix。预期结果的示例：

warp the perspective

请注意，该示例缺少实际的图像数据。

问题：如何获取{{1}}？

我过去尝试过的事情：

1. 用轮廓替换轮廓的多个相似线段。
2. 找到最大的4个部分
3. 假设这4个段形成矩形
4. 在矩形的透视图上扭曲图像

我的意思相似：线段具有几乎相同的角度。

然而，这并没有给我准确的结果。我所希望的是一种近乎完美的算法，我可以用它进行文本识别。

我更喜欢包含某种过程语言或伪代码的答案。

Answer 1

评论中的解决方案：计算单应矩阵。

1. 从包含文本
的多边形开始
2. 您提取轮廓
3. Hough变换找到四面
4. 行交叉点以查找多边形
5. 此多边形与您需要的多边形之间的同形矩阵。

Answer 2

忘记一个矩形，然后优化你知道的模式 - 选择一个起始边缘（任何边缘），走向图像的中心，直到你碰到一条蓝线，然后走线找到两端的蓝线，x1，y1和x2，y2。你如何做到这完全取决于语言和表示，所以我提供的任何伪代码都可能是浪费时间。

使用这两点，计算旋转角度 - 你如何做到这将取决于你选择的边缘，但是，例如，对于顶线，你可以使用

angle = tangent( (y2 - y1) / (x2 - x1) )

使用直线形成三角形，水平线由上y坐标和由最右x坐标形成的垂直线组成。

这将为您提供所需的角度，因此在这种情况下您需要按-angle旋转（您可以在一次操作中计算正确的角度，但如果您计算的话，它更容易可视化图像现在的角度。

由于您指定图像适合矩形，因此您根本不需要矩形的所有其他边，只需要一个。如果图像总是略微垂直（并且只是偏离正常的垂直轴），您可以选择边缘并始终使用它来查找边缘线。

如果图像可能旋转90度或更多，你可以选择两个相邻的边缘（例如顶部和左边），找到每条边上的蓝线的末端（它们应该大部分相交），并选择较长的这两个用于计算，因为较长的线将减少计算角度时的舍入误差。