Обвязка для обнаружения бумаги
Я новичок в openCV, я уже обнаружил край листа бумаги, но изображение моего результата размыто после рисования линий на краю. Как я могу рисовать линии на краях листа бумаги, поэтому качество изображения остается неизменным.
что я пропал без вести.
Мой код ниже.
Большое спасибо.
-(void)forOpenCV
{
if( imageView.image != nil )
{
cv::Mat greyMat=[self cvMatFromUIImage:imageView.image];
vector<vector<cv::Point> > squares;
cv::Mat img= [self debugSquares: squares: greyMat ];
imageView.image =[self UIImageFromCVMat: img];
}
}
- (cv::Mat) debugSquares: (std::vector<std::vector<cv::Point> >) squares : (cv::Mat &)image
{
NSLog(@"%lu",squares.size());
// blur will enhance edge detection
Mat blurred(image);
medianBlur(image, blurred, 9);
Mat gray0(image.size(), CV_8U), gray;
vector<vector<cv::Point> > contours;
// find squares in every color plane of the image
for (int c = 0; c < 3; c++)
{
int ch[] = {c, 0};
mixChannels(&image, 1, &gray0, 1, ch, 1);
// try several threshold levels
const int threshold_level = 2;
for (int l = 0; l < threshold_level; l++)
{
// Use Canny instead of zero threshold level!
// Canny helps to catch squares with gradient shading
if (l == 0)
{
Canny(gray0, gray, 10, 20, 3); //
// Dilate helps to remove potential holes between edge segments
dilate(gray, gray, Mat(), cv::Point(-1,-1));
}
else
{
gray = gray0 >= (l+1) * 255 / threshold_level;
}
// Find contours and store them in a list
findContours(gray, contours, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// Test contours
vector<cv::Point> approx;
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
{
// approximate contour with accuracy proportional
// to the contour perimeter
approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx, arcLength(Mat(contours[i]), true)*0.02, true);
// Note: absolute value of an area is used because
// area may be positive or negative - in accordance with the
// contour orientation
if (approx.size() == 4 &&
fabs(contourArea(Mat(approx))) > 1000 &&
isContourConvex(Mat(approx)))
{
double maxCosine = 0;
for (int j = 2; j < 5; j++)
{
double cosine = fabs(angle(approx[j%4], approx[j-2], approx[j-1]));
maxCosine = MAX(maxCosine, cosine);
}
if (maxCosine < 0.3)
squares.push_back(approx);
}
}
}
}
NSLog(@"%lu",squares.size());
for( size_t i = 0; i < squares.size(); i++ )
{
cv:: Rect rectangle = boundingRect(Mat(squares[i]));
if(i==squares.size()-1)////Detecting Rectangle here
{
const cv::Point* p = &squares[i][0];
int n = (int)squares[i].size();
NSLog(@"%d",n);
line(image, cv::Point(507,418), cv::Point(507+1776,418+1372), Scalar(255,0,0),2,8);
polylines(image, &p, &n, 1, true, Scalar(255,255,0), 5, CV_AA);
fx1=rectangle.x;
fy1=rectangle.y;
fx2=rectangle.x+rectangle.width;
fy2=rectangle.y+rectangle.height;
line(image, cv::Point(fx1,fy1), cv::Point(fx2,fy2), Scalar(0,0,255),2,8);
}
}
return image;
}
Ответы
Ответ 1
Вместо
Mat blurred(image);
вам нужно сделать
Mat blurred = image.clone();
Поскольку первая строка не копирует изображение, а просто создает второй указатель на одни и те же данные.
Когда вы размываете изображение, вы также меняете оригинал.
Вместо этого вам нужно создать реальную копию фактических данных и работать с этой копией.
ссылка OpenCV:
с помощью конструктора копирования или оператора присваивания, где с правой стороны он может быть матрицей или выражением, см. ниже. Опять же, как отмечено во введении, назначение матрицы - это операция O (1), поскольку она только копирует заголовок и увеличивает счетчик ссылок.
Метод Mat:: clone() может быть использован для получения полной (a.k.a.) копии матрицы, когда вам это нужно.
Ответ 2
Первая проблема легко решается путем выполнения всей обработки на копии исходного изображения. Таким образом, после того, как вы получите все точки квадрата, вы можете нарисовать линии на исходном изображении, и он не будет размытым.
Вторая проблема, которая является обрезкой, может быть решена путем определения ROI (области интереса) в исходном изображении, а затем копирования его на новый Mat. Я продемонстрировал это в этом ответе:
// Setup a Region Of Interest
cv::Rect roi;
roi.x = 50
roi.y = 10
roi.width = 400;
roi.height = 450;
// Crop the original image to the area defined by ROI
cv::Mat crop = original_image(roi);
cv::imwrite("cropped.png", crop);