检测表格上页面的边框，然后“重新聚焦”答案

【问题标题】：Detecting borders of a page on a table and then "refocus"检测表格上页面的边框，然后“重新聚焦”
【发布时间】：2020-04-25 03:41:16
【问题描述】：

我有以下图片，我想检测页面的边框，然后重新聚焦以查看“仅”页面。如何开始使用 opencv3 和 Python 3 编写代码？

【问题讨论】：

标签： python-3.x opencv3.0

【解决方案1】：

您可以简单地使用阈值方法将纸张与背景分开。演示：

读取图像并转换为灰色。

image = cv2.imread("page.jpg")
gray_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

检查直方图以选择阈值。更多here

color = ('b','g','r')
fig = plt.figure(figsize=(12,12))
ax = fig.add_subplot(1,2,1)
ax.imshow(image)
ax1 = fig.add_subplot(1,2,2)
for i,col in enumerate(color):
    histogram = cv2.calcHist([image],[i],None,[256],[0,256])
    ax1.plot(histogram,color = col)
    ax1.set_xlim([0,256])

使用模糊去除笔记本的细节。

blurred_gray_image = cv2.blur(gray_image,(21,21))

做thresholding。使用我们从直方图中得到的值。

_,thresholded_blurry_image = cv2.threshold(blurred_gray_image,165,255,cv2.THRESH_BINARY)

检测contours（未分割的闭合形状）。

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresholded_blurry_image,
cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

如果有轮廓，将最大轮廓的轮廓绘制到原始图像的副本中。Source帖子寻找最大轮廓。

output = image.copy()
if len(contours) != 0:
    c = max(contours, key = cv2.contourArea)
    # coordinates of the contour
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(output,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

显示结果

output = cv2.cvtColor(output,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(output)

您可以使用 cv2.imwrite() 函数来保存图像。希望这个答案能满足你的问题。但请注意，这种方法并不总是有效，因为我们自己评估直方图并手动选择阈值。如果您想采用更通用的方法，请尝试adaptive thresholding 或借助算法评估直方图值。祝你好运。

【讨论】：

非常感谢这个详细而清晰的回答！
没问题，我很乐意提供帮助 :) 。请务必了解每个步骤及其背后的逻辑。继续编码：D