OpenCV の紙の検出とノイズの除去の精度を向上するにはどうすればよいでしょうか?

OpenCV は紙のシートを正確に検出できますか?出力をフィルタリングしてより明確な結果を得る

OpenCV を使用した正方形検出は、画像処理アプリケーションにとって便利なツールです。ただし、紙を扱う場合は、より正確な結果を得るために出力をフィルタリングすることが重要です。

説明した元の実装では、正方形検出は正常に機能しますが、出力が乱雑に見える可能性があります。これに対処するために、提供されたコードを調査し、改善の可能性について議論してみましょう。

元のコード

提供されたコードでは、関数 findSquaresInImage が入力画像内の正方形を検出します。さまざまなしきい値レベルでの Canny エッジ検出を採用し、結果のバイナリ イメージで輪郭を検出します。正方形 (4 つの辺と凸形状を持つ) に似た輪郭は、その角度をチェックして正方形のような性質を保証するためにさらに処理されます。

出力のフィルタリング

にもかかわらずこれらの対策を講じても、出力にはノイズや無関係な輪郭が含まれる可能性があります。正方形検出の精度を向上させ、不要な結果を除外するには、次の手順を検討してください。

1.面積のしきい値:

適切な面積のしきい値は、紙のシートを表す可能性が低い小さな輪郭を除去するのに役立ちます。特定の領域のしきい値を設定することで、検出された正方形から特定のサイズ以下のオブジェクトを除外できます。

2.アスペクト比フィルタリング:

紙のシートは通常、長方形のアスペクト比を持っています。検出された各正方形のアスペクト比を計算し、長方形の形状から大きく外れる比率を持つものを除外することで、誤検知の結果を減らすことができます。

3.凸フィルタリング:

検出された正方形が凸であることを確認します。凹面の輪郭やくぼみのある四角形は、凸度レベルに基づいて削除できます。

4.境界のしきい値:

境界のしきい値を適用することを検討してください。これは、紙シートのより一般的な特性である十分に大きな周囲を持つ正方形を識別するのに役立ちます。

強化されたシート検出

これらのフィルタリング技術を組み込むことで、紙の精度が向上します。シートの検出を大幅に改善できます。さらに、紙を表す可能性が最も高い、画像内の最大の正方形を特定するために、各正方形の面積を計算し、面積が最大のものを選択する関数を導入できます。

結論

これらのフィルタリング技術を実装すると、正方形検出アルゴリズムの出力を調整して紙シートを効果的に検出できます。これにより、ドキュメントのスキャンやスキュー低減のための透視変換など、より正確な画像処理アプリケーションが可能になります。

以上がOpenCV の紙の検出とノイズの除去の精度を向上するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。