如何检测不连续的矩形

Question

我正在尝试检测一些类似符号的盒子，并像这样处理后的图像。

我尝试使用形态学方法尝试缩小差距，但差距似乎太大

 cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(5,5));
 cv::morphologyEx(frame, frame, cv::MORPH_DILATE, element);
 cv::morphologyEx(frame, frame, cv::MORPH_ERODE, element);

使用findcontour后，图片看起来像这样

std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
std::vector< cv::Vec4i > hierarchy;

cv::findContours(frame, contours, hierarchy, cv::RETR_CCOMP, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

在这里并不是真的很出乎意料，因为有许多间隙没有闭合，当我尝试执行roxPolyDP时，测试顶点时的轮廓= 4和isContourConvex函数测试失败了（再次在预期范围内）

我只能使用minRectArea强制将整个轮廓变为矩形。

 tempCandidate.push_back(cv::minAreaRect(cv::Mat(contours[i])));

它似乎适用于本示例，但我要处理的图像更嘈杂。

1. 我还可以采取什么其他预处理策略来关闭边界？

2. 如何确定使用miniRectArea包围的区域是矩形？我检查是否使用了满足最小要求的轮廓长度，并且RotatedRect必须具有某些角度，呼吸角度和宽度

3. 我对findContour的使用正确吗？

PS：我不知道该帖子是否构成了太多问题。如果是这样，我会将问题分散到几篇文章中。

预先感谢

Answer 1

我建议在轮廓图片上使用线检测算法，例如Hough变换。这将为您提供一组线，然后可以在比单个轮廓像素更高的水平上进行分析（例如，通过查看线交叉点的簇等）。

Answer 2

另一种方法是删除不属于盒子的细线（例如，通过缩小图像，因为线条看起来细了1px，比盒子的边细），然后计算剩余的凸包。参见https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/hull/hull.html