摆脱背景条纹（Python，OpenCV）

Question

我正在尝试一个项目，我必须提取一个正方形，特别是一张身份证。

当我尝试检测（以及提取后）卡时，问题恰好发生在开始时。 我正在使用Canny Edge这段代码：

import cv2
import numpy as np

card = cv2.imread('card.png')
card = cv2.resize(card, (800, 800))

gray = cv2.cvtColor(card, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
cv2.imshow("Gray", gray)
cv2.waitKey(0)

# detect edges in the image
edged = cv2.Canny(gray, 10, 250)
cv2.imshow("Edged", edged)
cv2.waitKey(0)

# construct and apply a closing kernel to 'close' gaps between 'white'
# pixels
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (10, 10))
closed = cv2.morphologyEx(edged, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.imshow("Closed", closed)
cv2.waitKey(0)

对于此图像（手动应用模糊隐私），这是Canny边缘的结果..

这是普通卡的结果（应用模糊后）

我的问题是2：如何摆脱背景条纹？如何最终缩小最后一张图片中的间隙（由于模糊，它在第一个处理过的图像中关闭了，但最后用作用例）？

奖金

我将其添加为替代源（以及我的结果 - 封闭内核）

由于

Answer 1

尝试将图像转换为hsv色彩空间，而不是将图像转换为gray_scale。并使用饱和通道进行边缘检测。代码和结果：

import cv2
import numpy as np

card = cv2.imread('inputs/Idcard.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(card, cv2.COLOR_BGR2HSV)
blur = cv2.GaussianBlur(hsv[:,:,1],(7,7),0)
edged = cv2.Canny(blur, 10, 250)
cv2.imwrite("Edged.jpg", edged)