使用 MATLAB 在图像中识别 LED 屏幕答案

【问题标题】：LED Screen recognition in image using MATLAB使用 MATLAB 在图像中识别 LED 屏幕
【发布时间】：2014-01-21 11:52:02
【问题描述】：

我正在尝试从图像中检测屏幕边框（需要 4 个角）。这是图片：

我使用 HOUGH 变换来检测线和交点（黑色圆圈），结果如下：

现在我需要找到 4 个角或 4 条线。所有可以帮助我裁剪图像的东西，我该怎么办？也许使用屏幕纵横比？但如何？我正在使用 Matlab。

谢谢。

【问题讨论】：

背景会一直这样吗？我的意思是，它会是统一的颜色吗？另外，笔记本电脑的颜色总是一样的吗？
是的，同样的背景，同样的笔记本，图片会不一样。

标签： matlab image-processing image-recognition

【解决方案1】：

当且仅当您具有相同的图像条件（背景和笔记本电脑）时，一种天真的第一种方法才能奏效。

将图像转换为 HSV（检查 HSV 中的图像屏幕是图像中唯一具有高饱和度、值的部分值）
通过对饱和度和值通道进行硬阈值化来创建蒙版
扩张蒙版以连接断开的区域
计算凸包以获得掩码边界

查看快速结果：这是与原始图像部分相同的蒙版，可以通过蒙版：

这是执行此操作的代码：

img = imread( 'imagename.jpg'); % change the image name
hsv = rgb2hsv( img);
mask = hsv(:,:,2)>0.25 & hsv(:,:,3)>0.5;
strel_size = round(0.025*max(size(mask)));
dilated_mask=imdilate(mask,strel('square',strel_size));
s=regionprops(dilated_mask,'BoundingBox','ConvexHull');
% here Bounding box produces a box with the minimum-maximum white pixel positions but the image is not actually rectangular due to perspective...
imshow(uint8(img.*repmat(dilated_mask,[1 1 3])));
line(s.ConvexHull(:,1),s.ConvexHull(:,2),'Color','red','LineWidth',3);

当然，您可以应用一些更复杂的处理来更准确，并将凸包校正为具有透视的矩形形状，但这只是展示该方法的 5 分钟尝试......

【讨论】：