如何在OpenCV Java中从HoughLines变换检测矩形

Question

我知道这是重复的帖子，但仍然会卡在实施上。 我遵循互联网上的一些指南，以了解如何在OpenCV和Java中检测图像中的文档。 我想到的第一个方法是在对图像进行一些预处理（例如模糊，边缘检测）之后，使用findContours，在获得所有轮廓之后，我可以找到最大的轮廓，并假设这是我要寻找的矩形，但是失败了在某些情况下，例如文档没有像一个角一样被完全拿走。 在尝试了几次并进行了一些新的处理后，但是根本无法正常工作之后，我发现HoughLine转换使它变得更容易。 从现在开始，我将所有行都放在图像中，但是仍然无法做什么来定义我想要的兴趣矩形。 这是我到目前为止的实现代码： 方法1：使用findContours

Mat grayImage = new Mat();
    Mat detectedEdges = new Mat();
    // convert to grayscale
    Imgproc.cvtColor(frame, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    // reduce noise with a 3x3 kernel
    // Imgproc.blur(grayImage, detectedEdges, new Size(3, 3));
    Imgproc.medianBlur(grayImage, detectedEdges, 9);
    // Imgproc.equalizeHist(detectedEdges, detectedEdges);
    // Imgproc.GaussianBlur(detectedEdges, detectedEdges, new Size(5, 5), 0, 0, Core.BORDER_DEFAULT);
    Mat edges = new Mat();
    // canny detector, with ratio of lower:upper threshold of 3:1
    Imgproc.Canny(detectedEdges, edges, this.threshold.getValue(), this.threshold.getValue() * 3, 3, true);
    // makes the object in white bigger
    Imgproc.dilate(edges, edges, new Mat(), new Point(-1, -1), 1); // 1
    Image imageToShow = Utils.mat2Image(edges);
    updateImageView(cannyFrame, imageToShow);
    /// Find contours
    List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
    Imgproc.findContours(edges, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_LIST, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    // loop over the contours
    MatOfPoint2f approxCurve;
    double maxArea = 0;
    int maxId = -1;
    for (MatOfPoint contour : contours) {
        MatOfPoint2f temp = new MatOfPoint2f(contour.toArray());
        double area = Imgproc.contourArea(contour);
        approxCurve = new MatOfPoint2f();
        Imgproc.approxPolyDP(temp, approxCurve, Imgproc.arcLength(temp, true) * 0.02, true);
        if (approxCurve.total() == 4 && area >= maxArea) {
            double maxCosine = 0;
            List<Point> curves = approxCurve.toList();
            for (int j = 2; j < 5; j++) {
                double cosine = Math.abs(angle(curves.get(j % 4), curves.get(j - 2), curves.get(j - 1)));
                maxCosine = Math.max(maxCosine, cosine);
            }
            if (maxCosine < 0.3) {
                maxArea = area;
                maxId = contours.indexOf(contour);
            }
        }
    }
    MatOfPoint maxMatOfPoint = contours.get(maxId);
    MatOfPoint2f maxMatOfPoint2f = new MatOfPoint2f(maxMatOfPoint.toArray());
    RotatedRect rect = Imgproc.minAreaRect(maxMatOfPoint2f);
    System.out.println("Rect angle: " + rect.angle);
    Point points[] = new Point[4];
    rect.points(points);
    for (int i = 0; i < 4; ++i) {
        Imgproc.line(frame, points[i], points[(i + 1) % 4], new Scalar(255, 255, 25), 3);
    }

    Mat dest = new Mat();
    frame.copyTo(dest, frame);
    return dest;

Apparch 2：使用HoughLine变换

// STEP 1: Edge detection
    Mat grayImage = new Mat();
    Mat detectedEdges = new Mat();
    Vector<Point> start = new Vector<Point>();
    Vector<Point> end = new Vector<Point>();
    // convert to grayscale
    Imgproc.cvtColor(frame, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    // reduce noise with a 3x3 kernel
    // Imgproc.blur(grayImage, detectedEdges, new Size(3, 3));
    Imgproc.medianBlur(grayImage, detectedEdges, 9);
    // Imgproc.equalizeHist(detectedEdges, detectedEdges);
    // Imgproc.GaussianBlur(detectedEdges, detectedEdges, new Size(5, 5), 0, 0, Core.BORDER_DEFAULT);
    // AdaptiveThreshold -> classify as either black or white
    // Imgproc.adaptiveThreshold(detectedEdges, detectedEdges, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY, 5, 2);
    // Imgproc.Sobel(detectedEdges, detectedEdges, -1, 1, 0);
    Mat edges = new Mat();
    // canny detector, with ratio of lower:upper threshold of 3:1
    Imgproc.Canny(detectedEdges, edges, this.threshold.getValue(), this.threshold.getValue() * 3, 3, true);
    // apply gaussian blur to smoothen lines of dots
    Imgproc.GaussianBlur(edges, edges, new org.opencv.core.Size(5, 5), 5);
    // makes the object in white bigger
    Imgproc.dilate(edges, edges, new Mat(), new Point(-1, -1), 1); // 1
    Image imageToShow = Utils.mat2Image(edges);
    updateImageView(cannyFrame, imageToShow);
    // STEP 2: Line detection
    // Do Hough line
    Mat lines = new Mat();
    int minLineSize = 50;
    int lineGap = 10;
    Imgproc.HoughLinesP(edges, lines, 1, Math.PI / 720, (int) this.threshold.getValue(), this.minLineSize.getValue(), lineGap);
    System.out.println("MinLineSize: " + this.minLineSize.getValue());
    System.out.println(lines.rows());
    for (int i = 0; i < lines.rows(); i++) {
        double[] val = lines.get(i, 0);
        Point tmpStartP = new Point(val[0], val[1]);
        Point tmpEndP = new Point(val[2], val[3]);
        start.add(tmpStartP);
        end.add(tmpEndP);
        Imgproc.line(frame, tmpStartP, tmpEndP, new Scalar(255, 255, 0), 2);
    }

    Mat dest = new Mat();
    frame.copyTo(dest, frame);
    return dest;

HoughLine结果1 HoughLine结果2

如何从HoughLine结果中检测所需的矩形？ 有人可以给我下一步完成HoughLine转换方法的步骤。 任何帮助都适用。 我坚持了一段时间。

感谢您阅读本文。

Answer 1

这个答案几乎是我发布的其他两个答案（ 此处和此处 ）的混合。 但是根据您的情况，我用于其他答案的管道可能会有所改善。 因此，我认为值得发布一个新的答案。

有很多方法可以实现您想要的。 但是，我认为这里不需要使用HoughLinesP线检测。 这是我在样本上使用的管道：

步骤1：检测egdes

• 如果输入图像太大，则调整其大小 （我注意到该管道在缩小给定输入图像的版本上效果更好）
• 使用Canny滤镜 模糊灰度输入并检测边缘

第2步：找到卡的角

• 计算轮廓
• 按 长度对轮廓进行排序 ，仅保留最大的轮廓
• 生成此轮廓的凸包
• 使用approxPolyDP来简化凸包（应该给出四边形 ）
• 从近似多边形创建蒙版
• 返回四边形的4点

步骤3：单应性

• 使用findHomography查找纸张的仿射变换（在步骤2中找到4个角点）
• 使用计算的单应矩阵扭曲输入图像

注意 ：当然，一旦在输入图像的缩小版本上找到了纸张的角，就可以轻松计算出全尺寸输入图像上角的位置。 这是为了使翘曲的纸张具有最佳分辨率。

结果如下：

vector<Point> getQuadrilateral(Mat & grayscale, Mat& output)
{
    Mat approxPoly_mask(grayscale.rows, grayscale.cols, CV_8UC1);
    approxPoly_mask = Scalar(0);

    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(grayscale, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);

    vector<int> indices(contours.size());
    iota(indices.begin(), indices.end(), 0);

    sort(indices.begin(), indices.end(), [&contours](int lhs, int rhs) {
        return contours[lhs].size() > contours[rhs].size();
    });

    /// Find the convex hull object for each contour
    vector<vector<Point> >hull(1);
    convexHull(Mat(contours[indices[0]]), hull[0], false);

    vector<vector<Point>> polygon(1);
    approxPolyDP(hull[0], polygon[0], 20, true);
    drawContours(approxPoly_mask, polygon, 0, Scalar(255));
    imshow("approxPoly_mask", approxPoly_mask);

    if (polygon[0].size() >= 4) // we found the 4 corners
    {
        return(polygon[0]);
    }

    return(vector<Point>());
}


int main(int argc, char** argv)
{

    Mat input = imread("papersheet1.JPG");
    resize(input, input, Size(), 0.1, 0.1);
    Mat input_grey;
    cvtColor(input, input_grey, CV_BGR2GRAY);
    Mat threshold1;
    Mat edges;
    blur(input_grey, input_grey, Size(3, 3));
    Canny(input_grey, edges, 30, 100);


    vector<Point> card_corners = getQuadrilateral(edges, input);
    Mat warpedCard(400, 300, CV_8UC3);
    if (card_corners.size() == 4)
    {
        Mat homography = findHomography(card_corners, vector<Point>{Point(warpedCard.cols, warpedCard.rows), Point(0, warpedCard.rows), Point(0, 0), Point(warpedCard.cols, 0)});
        warpPerspective(input, warpedCard, homography, Size(warpedCard.cols, warpedCard.rows));
    }

    imshow("warped card", warpedCard);
    imshow("edges", edges);
    imshow("input", input);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这是C ++代码，但要翻译成Java应该不难。