Estoy trabajando con openCV en la plataforma Android. Gracias a la gran ayuda de esta comunidad y técnicos, puedo detectar con éxito una hoja de la imagen. Estos son los pasos que he usado.

1.Imgproc.cvtColor()
 2.Imgproc.Canny()
 3.Imgproc.GausianBlur()
 4.Imgproc.findContours()
 5.Imgproc.approxPolyDP()
 6.findLargestRectangle()
 7.find the vertices of the rectangle
 8.find the vertices of the rectangle top-left anticlockwise order using center of mass approach
 9.find the height and width of the rectangle just to maintain the aspect ratio and do warpPerspective transformation.

Después de aplicar todos estos pasos, puedo obtener fácilmente el documento o el rectángulo más grande de una imagen, pero esto depende en gran medida de la diferencia en las intensidades del fondo y la hoja del documento. Como el borde Canny funciona según el principio del gradiente de intensidad, una diferencia en la intensidad siempre se asume desde el lado de la implementación. Es por eso que Canny tomó en cuenta los diversos parámetros de umbral.

Baje ThersholdMás alto Thershold

Por lo tanto, si el gradiente de intensidad de un píxel es mayor que el Umbral superior, se agregará como un píxel de borde en la imagen de salida. Un píxel se rechazará completamente si su valor de gradiente de intensidad es inferior al Umbral inferior. Y si un píxel tiene una intensidad entre el umbral inferior y superior, solo se agregará como un píxel de borde si está conectado a cualquier otro píxel cuyo valor sea mayor que el Umbral superior.

Mi objetivo principal es utilizar la detección de bordes de Canny para el escaneo de documentos, por lo que quiero saber cómo calcular estos umbrales dinámicamente para que pueda funcionar con los dos casos de fondo oscuro y claro.

Intenté mucho ajustando manualmente los parámetros, pero no pude encontrar una relación asociada con los escenarios.

Espero aclarar mi punto, y gracias de antemano