如何在MATLAB中识别和裁剪图像中的矩形

我有一个图像，其中绘制了一个矩形。矩形可以是任何设计，但背景不是单一的颜色。这是从这个手机拍摄的照片。我想裁剪图像中的内部图片（scenary）。如何在MATLAB中识别和裁剪图像中的矩形

我该怎么在MATLAB中做到这一点？

我想这个代码

img = im2double(imread('https://i.stack.imgur.com/iS2Ht.jpg')); 
BW = im2bw(img); 
dim = size(BW) 
col = round(dim(2)/2)-90; 
row = min(find(BW(:,col))) 
boundary = bwtraceboundary(BW,[row, col],'N'); 
r = [min(boundary) , max(boundary)]; 
img_cropped = img(r(1) : r(3) , r(2) : r(4) , :); 
imshow(img_cropped);

，但它仅适用于一个图像，这一个

，而不是一个以上或这一个

我需要找到这对于任何图像与特定的矩形design.Any帮助作品将aprreciated.Thank你

来源

2017-08-18 Saeesh Tendulkar

您的图片是否总有一种颜色背景？ – Cecilia

不，实际上它的一种颜色，但它的一种渐变颜色，你可以在上一张图中看到 –

下处理考虑以下代码：

backgroung是单色的，可能的梯度
边框为单色（梯度），是由后台很容易分辨，不巴洛/洛可可风格
一个画面是有很多的细节那种真实世界的画面，不Malevich's Black Square

因此，我们首先搜索图象和矫平由熵背景过滤

img=imread('http://i.stack.imgur.com/KMBRg.jpg'); 
%dimensions for neighbourhood are just a guess 
cross_nhood = false(11,11); cross_nhood(:,6)=1;cross_nhood(6,:)=1; 
img_ent = entropyfilt(img./255,repmat(cross_nhood,[1 1 3])); 
img_ent_gray = rgb2gray(img_ent);

随后，我们发现使用哈里斯检测器角，选择4点：最左边的两个和两个最右边，并裁剪从而消除背景的图像（精度高达倾向）。我用r2011a，你可能有一点different functions，请参考MATLAB帮助

harris_pts = corner(img_ent_gray); 
corn_pts = sortrows(harris_pts,1); 
corn_pts = [corn_pts(1:2,:);... 
      corn_pts(size(corn_pts,1)-1:size(corn_pts,1),:)]; 
crop_img=img(min(corn_pts(:,2)):max(corn_pts(:,2)),... 
      min(corn_pts(:,1)):max(corn_pts(:,1)),:); 
corn_pts(:,1)=corn_pts(:,1) - min(corn_pts(:,1)); 
corn_pts(:,2)=corn_pts(:,2) - min(corn_pts(:,2)); 
corn_pts = corn_pts + 1;

的这里有一个问题：角点之间的线路，在一个有点不同的角度倾斜。它可能既是角点检测又是图像捕捉的问题（客观失真和/或错误的采集角度）。没有直接的，永远正确的解决方案。我最好选择最大的倾斜角度（它会裁切图片），并开始逐行处理图像（使用Bresenham算法分割图像），直到任何或大部分，您可以选择，像素属于图片，而不是内部边界。可区分的特征可以是局部熵，颜色值的标准，特定的颜色阈值，不同的统计方法等等。

另一种方法是做颜色分割，我喜欢大多数革兰氏Shmidt正交或a*-b* color segmentation。但是，如果图像偏斜并且图片的一部分与边框的颜色相匹配（请参阅最后一张图片，左下角），则会出现同样的问题。

来源

2017-08-21 12:51:26 Gryphon

如何在MATLAB中识别和裁剪图像中的矩形

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