長方形検出を輪郭検出で機能させ、OpenCvでポリゴンを適用して、透視投影を調整する前に長方形の位置を取得しました。そして、それはうまく機能しています。しかし、私のグループの何人かの人々は、代わりにハフ変換を提案しました。長方形の検出にハフ変換を使用する利点はあるのでしょうか。
更新：両方の方法を試しました。私の例では、キャニーエッジ検出後に両方の方法が正常に機能しました。ただし、ハフ変換では線が生成されるため、線の長さや線の接続性などを想定し、接続線の検索や接続線からのコーナーポイントの検索などの追加計算を行う必要があります。個人的には、コンセプトがシンプルなので、等高線法の方が好きでした。この方法では、4つの角を持つ閉じた凸多角形で近似できる輪郭を検索し、それらの透視投影に合わせて多角形を調整します。それについてです。
これまでのところ、輪郭検出でどのような結果が得られていますか？例はありますか？
ハフ変換は、長方形の検出IFFでうまく機能するはずです。長方形の辺が、画像で最も目立つ線であると想定できます。次に、ハフ空間で最大の4つのピークを検出するだけで、長方形が得られます。
これは、たとえば、暗い背景の前にある白い紙の写真で機能します。
理想的には、ハフ変換の前に、ぼかし、しきい値、モルフォロジー演算子を使用して画像を前処理し、小規模な構造を削除します。
画像に複数の小さな長方形や他の種類の目立つ線がある場合は、輪郭検出の方が適している場合があります。
ハフ変換のいくつかの一般的な利点は、頭のてっぺんから外れます。
結局、それはおそらく入力データに依存します。例はありますか？
おそらく、組み合わせたアプローチが最善でしょうか？車両のナンバープレートを検出するためのハフ変換と等高線アルゴリズムの組み合わせを参照してください 。
しばらく前にハフ変換を使用して長方形を検出する実験を行いました。ここでいくつかの予備的な結果を確認できます：http： //www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php？ f = 1＆t = 14491＆start = 9
残念ながら、現時点で存在しているのはそれだけです。プロジェクトは現在休止中です。最終的には、忙しくないときに再開したいと思っています。
比較してあなたの結果に非常に興味があります。
（遠近法の修正を行う場合は、遠近法で変形した長方形の比率も確認してください）
ハフ変換を使用して輪郭検出を検索すると、このSOにたどり着きました。
将来の検索者を支援するために、このブログ投稿には、opencvでこれを行うための優れたウォークスルーがあります：http：
//opencv-code.com/tutorials/automatic-perspective-correction-for-quadrilateral-objects/
コンセプト：
1。エッジマップを取得します-canny、sobel2
.ハフ変換で線を検出し
ます3.線間の交点を見つけてコーナーを取得します。
4.近似折れ線にapproxPolyDP
を使用して4つの頂点があるかどうかを確認します。5
。左上、左下、右上、および右下のコーナーを決定します。
6. getPerspectiveTransformを使用して遠近法変換を適用して変換行列を取得し、warpPerspectiveを使用して変換を適用します。