一种颜色（大部分时间）。我尝试了两种方法来获取二进制图像（1 =背景，0 =边缘），稍后再进行霍夫变换...
Sobel或Canny过滤器
平滑图像A，创建差异图像A-高斯，
创建具有阈值的二进制图像（创建直方图，最高bin应为背景...）
结果是带有边缘的二进制图像。我现在真的不知道哪种方法对各种不同的图像效果更好。有什么想法吗？
#1 楼
我曾经写过一个用于矩形检测的应用程序。它使用Sobel边缘检测和线Hough变换。程序没有在Hough图像（线）中查找单个峰，而是搜索了4个峰之间的90度距离。
对于霍夫图像中的每一列（对应于某个角度），还搜索了其他三列以获取局部最大值。当在四列中的每一列中都找到令人满意的峰值时，就检测到了矩形。
程序构造了矩形，并对矩形内外的颜色一致性进行了额外检查，以区分假阳性。该程序用于检测扫描的纸张中的纸张放置。
#2 楼
您可能会发现高斯边缘检测器的拉普拉斯算子是更好的选择。它比Canny边缘检测器更经常为您提供闭合轮廓。我相信这是您想要的，因为下一步是应用霍夫变换。#3 楼
可能对您有帮助，但是当我今天访问此网站时为时已晚 Bitmap bmp=new Bitmap(pictureBox1.Image);
int x1=0, x2=0, y1=0, y2=0;
for (int i = 1; i < bmp.Height;i++ )
{
for (int j = 1; j < bmp.Width;j++ )
{
if( bmp.GetPixel(j,i).R<7 && bmp.GetPixel(j-1,i).R>240 && bmp.GetPixel(j,i-1).R>240 ){
for (int k = j; k < bmp.Width - 1;k++ )
{
if ((bmp.GetPixel(k, i).R < 7) && (bmp.GetPixel(k+1, i).R > 240) && (k-j>30)) {
int count1 = 0;
for (int g = j; g < k;g++ ){
if(bmp.GetPixel(g,i).R<7){
count1++;
}
}//get total width
if(count1==k-j){
x1 = j;
y1 = i;
x2 = k;
}
}
}
for (int a = i; a < bmp.Height - 1;a++ )
{
if ((bmp.GetPixel(j, a).R < 7) && (bmp.GetPixel(j, a+1).R > 240) && (a- i > 30)) {
int count2 = 0;
for (int x = i; x < a;x++ )
{
if(bmp.GetPixel(j,x).R<7){
count2++;
}
}
if (count2 == (a - i))
{
y2 = a;
}
else {
Console.WriteLine("check");
}
}
}
if ((bmp.GetPixel(x2, y2).R < 7) && (bmp.GetPixel(x2 + 1, y2).R > 240) && (bmp.GetPixel(x2, y2+1).R > 240))
{
bool r1 = false;
bool r2 = false;
int count3 = 0;
for (int y = y1; y < y2;y++ )
{
if(bmp.GetPixel(x2,y).R<7){
count3++;
}
}
if (count3== y2 - y1) {
r1 = true;
}
if(r1==true){
int count4=0;
for (int x = x1; x < x2;x++ )
{
if(bmp.GetPixel(x,y1).R<7){
count4++;
}
}
if(count4==x2-x1){
r2 = true;
Console.WriteLine("values : X1 " + x1 + " y1 :" + y1 + " width : " + (x2 - x1) + " height : " + (y2 - y1));
Pen pen = new Pen(Color.Red, 2);
pictureBox1.CreateGraphics().DrawRectangle(pen, x1, y1, x2 - x1, y2 - y1);
}
}
}
}
}// initial point loop
}// first if
评论
$ \ begingroup $
欢迎使用dsp.stackexchange :)任何答案，即使是较晚的答案，也都非常受欢迎，但是如果您在答案中提供了一些上下文，那就太好了。提供解释性说明和来源的答案是首选的-您可以编辑答案，写一些代码功能以及如何解决所问问题的句子，甚至可以引用源代码吗？如果可以使您的答案好得多。另外，请编辑您的标识-我已经尝试过，但是在查看了三分之一的代码后迷路了。
$ \ endgroup $
–佩内洛普
2012年11月23日12:54
#4 楼
如果您的图像相对干净，则您可以看到明显的矩形而没有很多间断，而霍夫变换的另一种选择是创建轮廓并将其缩小，直到它们形成4边轮廓=您的矩形。有使用opencv示例进行此操作
#5 楼
查找矩形的Python教程从头开始编写。使用Canny和Hough线。
评论
你说“做得更好”是什么意思？ Canny在这种事情上非常流行，但是这取决于您掌握优势后要尝试执行的操作。您到底想达到什么目的？请不要对新用户在社区中的第一个问题投反对票！
此线程可能有用-dsp.stackexchange.com/questions/2975/…
边缘检测器说明：dsp.stackexchange.com/q/74/1273
“结果是带有边缘的二进制图像。我现在真的不知道哪种方法对各种不同的图像更有效。有什么想法吗？”也许您需要一些图像测试库来找到答案，或者在您可能需要的环境中拍照。如果在这个领域有最好的算法，那为什么还要学习很多呢？从概率的角度来看，我相信任何算法有时都有其优势。