モバイルデバイスを使用して、暗い表面にある平らな明るい物体の写真を撮ります。（たとえば、新聞から切り取られたクーポン）。
次に、画像は明るさ/コントラストフィルターを通過します。暗すぎると、重要なコンポーネントが除外されます。明るすぎるとクーポンへの書き込みが失われます。
次に、この画像はビトナル画像に変換されます。50％以上暗いピクセルはすべて黒に変換され、それ以外はすべて白になります。（終わり）
歪んだ二調の画像が残ります（黒い背景の大きな長方形の中に白い台形があると考えてください）。
画像をトリミングする方法を理解する必要があります。これは、白い背景にある場合よりも黒い背景にある場合の方が簡単です。次に、アスペクトを維持しようとしながら、画像を台形ではなく長方形になるようにスキューを解除する必要があります。
最終結果は、クーポンのきれいにトリミングされた、苦い、読みやすい画像になるはずです。
画像をトリミングするには、LockBitsメソッドを使用してすべてのピクセルをスキャンし、それぞれ上、左、右、下のコンテンツを含む最初のピクセルを見つけます。LockBitsの使用方法はここでうまく説明されています：https ：//web.archive.org/web/20141229164101/http：//bobpowell.net/lockingbits.aspx
画像が回転しておらず、クーポンが撮影されているテーブルに対して斜めに保持されたカメラからスキューが発生すると仮定すると、クーポンのスキュー画像が作成され、トリミングされたビットマップの境界内に完全に収まるはずです。台形の四隅も知っておく必要があります。
画像の「歪みの解消」は、思ったほど簡単ではありません。ただし、優れた人々はこの問題を解決しており、おそらく彼らのコードを自分の用途に移植することができます。これは、私が以前に同様のケースでこの問題を調査するために使用したリンクです。
http://ryoushin.com/cmerighi/en-US/2007-10-29_61/Image_Distortion_Enhancements
また、見つけたものがわからない場合は、どこかにコードを保存しています。