учше всего определить углы счета / квитанции / листа бумаги на фотографии? Это должно использоваться для последующей коррекции перспективы перед распознаванием.

Мой текущий подход был:

RGB> Серый> Обнаружение канни-края с помощью порогового значения> Расширение (1)> Удалить мелкие объекты (6)> очистить граничные объекты> выбрать большой блог на основе выпуклой области. > [обнаружение угла - не реализовано]

Я не могу помочь, но думаю, что должен быть более надежный «интеллектуальный» / статистический подход для обработки этого типа сегментации. У меня не так много обучающих примеров, но я мог бы собрать 100 изображений вместе.

Более широкий контекст:

Я использую matlab для создания прототипа и планирую внедрить систему в OpenCV и Tesserect-OCR. Это первая из многих проблем обработки изображений, которые мне нужно решить для этого конкретного приложения. Поэтому я собираюсь найти свое собственное решение и заново ознакомиться с алгоритмами обработки изображений.

Вот несколько примеров изображений, которые я бы хотел обработать алгоритмом: Если вы хотите принять вызов, большие изображения находятся вhttp://madteckhead.com/tmp

дело 1 http://madteckhead.com/tmp/IMG_0773_sml.jpg дело 2 http://madteckhead.com/tmp/IMG_0774_sml.jpg дело 3 http://madteckhead.com/tmp/IMG_0775_sml.jpg дело 4 http://madteckhead.com/tmp/IMG_0776_sml.jpg

В лучшем случае это дает:

случай 1 - хитрый http://madteckhead.com/tmp/IMG_0773_canny.jpg Случай 1 - пост хитрый http://madteckhead.com/tmp/IMG_0773_postcanny.jpg случай 1 - крупнейший блог http://madteckhead.com/tmp/IMG_0773_blob.jpg

Однако, это легко терпит неудачу в других случаях:

случай 2 - хитрый http://madteckhead.com/tmp/IMG_0774_canny.jpg Случай 2 - пост хитрый http://madteckhead.com/tmp/IMG_0774_postcanny.jpg Случай 2 - крупнейший блог http://madteckhead.com/tmp/IMG_0774_blob.jpg

Заранее спасибо за все замечательные идеи! Я так люблю!

РЕДАКТИРОВАТЬ: Hough Transform Progress

Вопрос: Какой алгоритм будет кластеризовать грубые линии, чтобы найти углы? Следуя советам из ответов, я смог использовать преобразование Хафа, выбирать линии и фильтровать их. Мой нынешний подход довольно грубый. Я сделал предположение, что счет всегда будет меньше 15 градусов по сравнению с изображением. Я получаю разумные результаты для строк, если это так (см. Ниже). Но я не совсем уверен в подходящем алгоритме кластеризации линий (или голосования) для экстраполяции по углам. Линии Хаф не являются непрерывными. А на зашумленных изображениях могут быть параллельные линии, поэтому требуется некоторая форма или расстояние от метрик начала линии. Есть идеи?

дело 1 http://madteckhead.com/tmp/IMG_0773_hough.jpg дело 2 http://madteckhead.com/tmp/IMG_0774_hough.jpg дело 3 http://madteckhead.com/tmp/IMG_0775_hough.jpg дело 4 http://madteckhead.com/tmp/IMG_0776_hough.jpg