Comment pouvons-nous améliorer la précision d'OpenCV dans la détection des feuilles de papier et le filtrage du bruit ?

OpenCV peut-il détecter avec précision les feuilles de papier ? Filtrage de la sortie pour des résultats plus clairs

La détection de carrés à l'aide d'OpenCV peut être un outil utile pour les applications de traitement d'image. Cependant, lorsqu'il s'agit de feuilles de papier, il est crucial de filtrer la sortie pour obtenir des résultats plus précis.

Dans l'implémentation originale évoquée, même si la détection des carrés fonctionne avec succès, la sortie peut sembler encombrée. Pour résoudre ce problème, explorons le code fourni et discutons des améliorations potentielles.

Le code d'origine

Dans le code fourni, la fonction findSquaresInImage détecte les carrés dans une image d'entrée. Il utilise la détection des contours Canny avec différents niveaux de seuil et trouve les contours dans les images binaires résultantes. Les contours qui ressemblent à des carrés (avec quatre côtés et une forme convexe) sont ensuite traités pour vérifier leurs angles et garantir leurs qualités de carré.

Filtrer la sortie

Malgré ces mesures, la sortie peut toujours contenir du bruit ou des contours superflus. Pour améliorer la précision de la détection des carrés et filtrer les résultats indésirables, envisagez les étapes suivantes :

1. Seuil de zone :

Un seuil de zone approprié peut aider à éliminer les petits contours qui sont peu susceptibles de représenter des feuilles de papier. En définissant un seuil de zone spécifique, vous pouvez exclure les objets inférieurs à une certaine taille des carrés détectés.

2. Filtrage du rapport hauteur/largeur :

Les feuilles de papier ont généralement un rapport hauteur/largeur rectangulaire. En calculant le rapport hauteur/largeur de chaque carré détecté et en excluant ceux dont les rapports s'écartent considérablement d'une forme rectangulaire, vous pouvez réduire les résultats faussement positifs.

3. Filtrage de convexité :

Assurez-vous que les carrés détectés sont convexes. Les contours concaves ou les carrés avec des bosses peuvent être éliminés en fonction de leur niveau de convexité.

4. Seuil de périmètre :

Envisagez d'appliquer un seuil de périmètre. Cela peut aider à identifier les carrés avec un périmètre suffisamment grand, une caractéristique plus typique des feuilles de papier.

Détection améliorée des feuilles

En incorporant ces techniques de filtrage, la précision du papier la détection des feuilles peut être grandement améliorée. De plus, pour identifier le plus grand carré de l'image, qui est le plus susceptible de représenter la feuille de papier, une fonction peut être introduite pour calculer l'aire de chaque carré et sélectionner celui avec la plus grande aire.

Conclusion

Avec la mise en œuvre de ces techniques de filtrage, vous pouvez affiner la sortie de l'algorithme de détection de carrés pour détecter efficacement les feuilles de papier. Cela permet des applications de traitement d'image plus précises, telles que la numérisation de documents ou la transformation de perspective pour réduire l'inclinaison.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!