在 Python 中使用 OpenCV 检测白桌上的卡片/矩形？

Question

我一直在试图弄清楚如何检测桌子上的牌，然后只提取牌的图像。在做了一些阅读之后，我认为最好使用 cv.Canny 进行边缘检测，因为卡片将是白桌上唯一的东西。然后，根据检测到的边缘从图像的矩形切口中获取卡片图像。

但我不确定如何从 Canny 信息中获取边缘信息（坐标）。我可以获取 Canny 信息并将其存储到 IplImage，但我不确定如何获取在卡片周围创建矩形并剪切图像所需的信息。

import cv

cam = cv.CaptureFromCAM(0)

while True:
    capture = cv.QueryFrame(cam)

    #apply mask to block out white background
    grey = cv.CreateImage(cv.GetSize(capture), 8, 1)
    masked_image = cv.CreateImage(cv.GetSize(capture), 8, 3)
    cv.CvtColor(capture, grey, cv.CV_BGR2GRAY)
    cv.Threshold(grey, grey, 100, 255, cv.CV_THRESH_BINARY)
    cv.Zero(masked_image)
    cv.Not(grey, grey)
    cv.Copy(capture, masked_image, grey)

    #detect corners
    corners = cv.CreateImage(cv.GetSize(masked_image), 8, 1)
    #cv.CornerHarris(masked_image, corners, ?)
    cv.Canny(grey, corners, 900, 890)
    cv.ShowImage('b_window', corners)
    cv.WaitKey(2)

Answer 1

假设卡/矩形的边缘在 Canny 操作后突出，您可以使用带有 CV_RETR_EXTERNAL、CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 的 findContours 找到外部轮廓，以检索用 4 个点编码的矩形轮廓。请注意，透视失真并不重要，因为它会编码 4 个外部点，而与透视无关。

测试轮廓（范围内角度的凸面）。 karlphillip 做了一个很好的例子： https://stackoverflow.com/a/8863060/3475075

如果检测到图像中的其他轮廓，则使用 contourArea() 检索最大的矩形（面积最大的轮廓）

如果您需要知道哪个点是左上角、右上角等，一个简单的确定方法是计算 x 和 y 值的和和差：

• 左上角的和最小
• 右下角的和最大
• 右上角的点差异最小
• 左下角差异最大

Answer 2

有一篇关于它的好博文：

So I Suck At 24: Automating Card Games Using OpenCV and Python

代码在 gihub 上可用：https://github.com/arnabdotorg/Playing-Card-Recognition

Answer 3

您应该发布更多详细信息以帮助缩小建议范围。例如，是图像开销，还是会有投影失真？是否有统一的照明？有多少张卡？卡会重叠吗？一般来说，边缘检测器只是物体检测的第一步。

不过，如果您的问题受到高度限制，您或许可以设置阈值、过滤连接的组件、使用霍夫变换或使用颜色信息。