python - 使用 OpenCV 改进图像中的矩形轮廓检测

Question

我正在尝试检测给定图像中的矩形框

原图: 但是图像不够好，无法检测到矩形，我该如何改进它并检测到图像中的所有矩形？

我尝试使用 canny 边缘检测和应用扩张、双边滤波器将图像转换为二值图像，然后输出是这样的:

我尝试应用所有 morphologyEx，sobel 然后我无法检测图像中的所有矩形。如果我能够找到矩形的所有边界，那么我可以使用 find countours 检测所有矩形，但我如何改进图像以检测所有矩形。

下面给出了给定转换的代码

img =  cv2.imread("givenimage.png",0)
img = cv2.resize(img,(1280,720))
edges = cv2.Canny(img,100,200)
kernal = np.ones((2,2),np.uint8)
dilation = cv2.dilate(edges, kernal , iterations=2)
bilateral = cv2.bilateralFilter(dilation,9,75,75)
contours, hireracy = cv2.findContours(bilateral,cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for i,contour in enumerate(contours):
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01*cv2.arcLength(contour,True),True)   
    if len(approx) ==4:
        X,Y,W,H = cv2.boundingRect(approx)
        aspectratio = float(W)/H
        if aspectratio >=1.2 :
            box = cv2.rectangle(img, (X,Y), (X+W,Y+H), (0,0,255), 2)
            cropped = img[Y: Y+H, X: X+W]
            cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0,255,0),5)
            x = approx.ravel()[0]
            y = approx.ravel()[1]
            cv2.putText(img, "rectangle"+str(i), (x,y),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, (0,255,0))
cv2.imshow("image",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以下程序的输出仅检测到 8 个矩形:

但我需要检测图像中存在的所有矩形

1) 我可以增加图像中所有黑色像素的厚度吗:

2) 我可以扩大

的白色边界之间的所有像素区域吗

Answer 1

这里有一个简单的方法:

• 将图像转换为灰度和高斯模糊
• 执行精明的边缘检测
• 找到轮廓并绘制矩形

---

Canny边缘检测

结果

import cv2

image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
canny = cv2.Canny(blurred, 120, 255, 1)

# Find contours
cnts = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

# Iterate thorugh contours and draw rectangles around contours
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 2)

cv2.imshow('canny', canny)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imwrite('canny.png', canny)
cv2.imwrite('image.png', image)
cv2.waitKey(0)