Я работаю над приложением Android, которое сканирует документы с использованием Camerax и OpenCV. Обнаружение документов хорошо работает, когда документ помещается на черный фон, но сбое не работает при размещении на белом или светлом фоне. Я использую OpenCV с Kotlin и Camerax. Обнаруженный четырехугольник нарисован с помощью пограничного наложения с использованием пользовательского Scancanvasview. < /P>
Эта логика обнаружения работает на темном фоне: < /p>
fun detectLargestQuadrilateral(src: Mat): Quadrilateral? {
val destination = Mat()
Imgproc.blur(src, src, Size(3.0, 3.0))
Core.normalize(src, src, 0.0, 255.0, Core.NORM_MINMAX)
Imgproc.threshold(src, src, 150.0, 255.0, Imgproc.THRESH_TRUNC)
Core.normalize(src, src, 0.0, 255.0, Core.NORM_MINMAX)
Imgproc.Canny(src, destination, 200.0, 75.0)
Imgproc.threshold(destination, destination, 30.0, 255.0, Imgproc.THRESH_TOZERO)
Imgproc.morphologyEx(
destination, destination, Imgproc.MORPH_CLOSE,
Mat(Size(5.0, 5.0), CvType.CV_8UC1, Scalar(255.0))
)
val largestContour: List? = findLargestContours(destination)
return largestContour?.let { findQuadrilateral(it) }
}
< /code>
Что терпит неудачу:
Если документ находится на белом столе или светлой поверхности, обнаружение не удается полностью. Зеленая граница не появляется. Я даже пытался улучшить контрастные и адаптивные пороги, но он либо обнаруживает мусор, либо вообще ничего.Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY)
Imgproc.equalizeHist(gray, gray)
Imgproc.adaptiveThreshold(
gray, processed,
255.0,
Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
Imgproc.THRESH_BINARY,
11,
2.0
)
< /code>
Что мне нужна помощь с: < /p>
Как я могу надежно обнаружить ребра документов, даже если фон белый? Белые на белые случаи? прямоугольник. < /p>
Любая помощь будет оценена. Дайте мне знать, если необходимо больше кода или деталей.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/796 ... ckground-w
Обнаружение документов Android с использованием OpenCV и CAMERAX не удается на белом фоне (работает на черном фоне) ⇐ Android
Форум для тех, кто программирует под Android
1746007451
Anonymous
Я работаю над приложением Android, которое сканирует документы с использованием Camerax и OpenCV. Обнаружение документов хорошо работает, когда документ помещается на черный фон, но сбое не работает при размещении на белом или светлом фоне. Я использую OpenCV с Kotlin и Camerax. Обнаруженный четырехугольник нарисован с помощью пограничного наложения с использованием пользовательского Scancanvasview. < /P>
Эта логика обнаружения работает на темном фоне: < /p>
fun detectLargestQuadrilateral(src: Mat): Quadrilateral? {
val destination = Mat()
Imgproc.blur(src, src, Size(3.0, 3.0))
Core.normalize(src, src, 0.0, 255.0, Core.NORM_MINMAX)
Imgproc.threshold(src, src, 150.0, 255.0, Imgproc.THRESH_TRUNC)
Core.normalize(src, src, 0.0, 255.0, Core.NORM_MINMAX)
Imgproc.Canny(src, destination, 200.0, 75.0)
Imgproc.threshold(destination, destination, 30.0, 255.0, Imgproc.THRESH_TOZERO)
Imgproc.morphologyEx(
destination, destination, Imgproc.MORPH_CLOSE,
Mat(Size(5.0, 5.0), CvType.CV_8UC1, Scalar(255.0))
)
val largestContour: List? = findLargestContours(destination)
return largestContour?.let { findQuadrilateral(it) }
}
< /code>
Что терпит неудачу:
Если документ находится на белом столе или светлой поверхности, обнаружение не удается полностью. Зеленая граница не появляется. Я даже пытался улучшить контрастные и адаптивные пороги, но он либо обнаруживает мусор, либо вообще ничего.Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY)
Imgproc.equalizeHist(gray, gray)
Imgproc.adaptiveThreshold(
gray, processed,
255.0,
Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
Imgproc.THRESH_BINARY,
11,
2.0
)
< /code>
Что мне нужна помощь с: < /p>
Как я могу надежно обнаружить ребра документов, даже если фон белый? Белые на белые случаи? прямоугольник. < /p>
Любая помощь будет оценена. Дайте мне знать, если необходимо больше кода или деталей.
Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/79600088/android-document-detection-using-opencv-and-camerax-fails-on-white-background-w[/url]
Ответить
1 сообщение
• Страница 1 из 1
Перейти
- Кемерово-IT
- ↳ Javascript
- ↳ C#
- ↳ JAVA
- ↳ Elasticsearch aggregation
- ↳ Python
- ↳ Php
- ↳ Android
- ↳ Html
- ↳ Jquery
- ↳ C++
- ↳ IOS
- ↳ CSS
- ↳ Excel
- ↳ Linux
- ↳ Apache
- ↳ MySql
- Детский мир
- Для души
- ↳ Музыкальные инструменты даром
- ↳ Печатная продукция даром
- Внешняя красота и здоровье
- ↳ Одежда и обувь для взрослых даром
- ↳ Товары для здоровья
- ↳ Физкультура и спорт
- Техника - даром!
- ↳ Автомобилистам
- ↳ Компьютерная техника
- ↳ Плиты: газовые и электрические
- ↳ Холодильники
- ↳ Стиральные машины
- ↳ Телевизоры
- ↳ Телефоны, смартфоны, плашеты
- ↳ Швейные машинки
- ↳ Прочая электроника и техника
- ↳ Фототехника
- Ремонт и интерьер
- ↳ Стройматериалы, инструмент
- ↳ Мебель и предметы интерьера даром
- ↳ Cантехника
- Другие темы
- ↳ Разное даром
- ↳ Давай меняться!
- ↳ Отдам\возьму за копеечку
- ↳ Работа и подработка в Кемерове
- ↳ Давай с тобой поговорим...
Мобильная версия