Wie erkennt die Funktion find_squares() von OpenCV Quadrate in einem Bild?

OpenCV C /Obj-C: Erkennen eines Blattes Papier/Quadraterkennung

Das Erkennen von Quadraten in einem Bild ist eine häufig auftretende Aufgabe in verschiedenen Bildverarbeitungsanwendungen. In OpenCV bietet die Funktion find_squares() einen robusten Ansatz zum Identifizieren von Quadraten in einem Bild.

Die Funktion find_squares() untersucht iterativ jeden Farbkanal (blau, grün und rot) im Eingabebild. Für jeden Kanal:

1. Bildunschärfe: Das Eingabebild wird zunächst mit einem Medianfilter unscharf gemacht, um die Kantenerkennung zu verbessern.
2. Schwellenwert: Es werden mehrere Schwellenwerte angewendet, um Binärbilder zu erstellen, die die Sichtbarkeit von Kanten verbessern.
3. Kontur Erkennung: Eine geschickte Kantenerkennung wird verwendet, um Konturen innerhalb der Binärbilder zu identifizieren.
4. Konturannäherung: Die erkannten Konturen werden mithilfe des Douglas-Peucker-Algorithmus angenähert, um ihre Darstellung zu vereinfachen.
5. Quadratauswahl: Die angenäherten Konturen werden dann getestet, um festzustellen, ob sie die Kriterien für eine erfüllen Quadrat. Dazu gehören Kriterien wie vier Seiten, eine konvexe Form und eine Fläche, die einen definierten Schwellenwert überschreitet.
6. Kosinuswinkeltest: Um die Erkennung weiter zu verfeinern, wird ein Kosinuswinkeltest durchgeführt um Konturen zu eliminieren, die weder Rechtecken noch Quadraten ähneln. Nur Konturen mit einem niedrigen maximalen Kosinuswert werden als potenzielle Quadrate betrachtet.
7. Ausgabe: Die Funktion gibt einen Vektor zurück, der die identifizierten Quadrate enthält, die jeweils als Liste von Punkten dargestellt werden.

Durch Befolgen dieser Schritte kann die Funktion find_squares() effektiv Quadrate in einem Bild erkennen. Die resultierende Ausgabe kann für weitere Verarbeitungsaufgaben verwendet werden, beispielsweise für die Dokumentenverarbeitung oder Objekterkennung.

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