在 OpenCV 中检测不完整的矩形（缺少角/短边）

Posted 2023-03-28

【中文标题】在 OpenCV 中检测不完整的矩形（缺少角/短边）

【英文标题】：Detecting incomplete rectangles (missing corners/ short endges) in OpenCV

【发布时间】：2016-02-06 23:23:33

【问题描述】：

我一直在研究 opencv squares 样本的变体来检测矩形。它适用于封闭的矩形，但我想知道我可以采取什么方法来检测有开口的矩形，即缺少角，线太短。

我执行了一些膨胀，这会缩小小间隙，但不会关闭这些较大的间隙。

我曾考虑使用凸包或边界矩形来生成轮廓以进行比较，但由于矩形的边缘是断开的，因此每个边缘都将被视为单独的轮廓。

我认为第一步是检测哪些线是形成完整矩形的候选线，然后执行某种线外推。这是seems promising，但我的矩形边缘不会完全水平或垂直放置。

我正在尝试检测这张图片中最左边的三个矩形：

【问题讨论】：

这是两个问题： 1. 检测不是完美线条的线段。 2. 组线段可能以矩形结束。

您对检测不完美线段有什么建议吗？我试过 HoughLines/HoughLinesP 似乎不起作用，我认为它们的目标是更完美的线条。我目前的思路是分析点的轮廓和某种面积与弧长的比率，以猜测它是矩形的哪个“部分”

对于轮廓，您可以尝试 PCA。但是对于连接的矩形角部分它会失败......我喜欢 RANSAC 方法，但你必须自己实现它。

谢谢，我会以这些为起点（：

【参考方案1】：

也许这篇论文很有趣？ Rectangle Detection based on a Windowed Hough Transform

基本上，对图像进行霍夫线变换。您将在 (theta, rho) 空间中的位置获得最大值，这些位置与有线条的位置相关。值越大，线越长/越直。也许做一个门槛，只得到最好的线条。然后，我们试图寻找成对的线是

1) 并行：最大值出现在相似的 theta 值处

2) 相似长度：最大值相似

3) 与另一对线正交：theta 值与其他对的 theta 值相差 90 度

论文中有更多细节，比如在滑动窗口中进行变换，然后使用错误度量来合并多个匹配项。