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我正在开发一个应用程序来检测病变区域，为此我使用抓取来检测 ROI 并从图像中删除背景。但是，在某些图像中，它运行不佳。他最终没有很好地确定感兴趣区域的边界。分水岭可以更好地识别此类工作的边缘，但是我在从抓地到分水岭的过渡过程中遇到了困难。在处理抓取之前，用户使用 touchevent 在感兴趣的图像（伤口区域）周围标记一个矩形，以方便算法的工作。如下图。

但是，使用其他伤口图像，分割效果不佳，显示出 ROI 检测的缺陷。

在应用程序中使用抓取的图像

在桌面中使用分水岭的图像

这是代码：

private fun extractForegroundFromBackground(coordinates: Coordinates, currentPhotoPath: String): String {
    // TODO: Provide complex object that has both path and extension

    val width = bitmap?.getWidth()!!
    val height = bitmap?.getHeight()!!
    val rgba = Mat()
    val gray_mat = Mat()
    val threeChannel = Mat()
    Utils.bitmapToMat(bitmap, gray_mat)
    cvtColor(gray_mat, rgba, COLOR_RGBA2RGB)
    cvtColor(rgba, threeChannel, COLOR_RGB2GRAY)
    threshold(threeChannel, threeChannel, 100.0, 255.0, THRESH_OTSU)

    val rect = Rect(coordinates.first, coordinates.second)
    val fg = Mat(rect.size(), CvType.CV_8U)
    erode(threeChannel, fg, Mat(), Point(-1.0, -1.0), 10)
    val …

我想检测android中文档的4个角。Iam使用opencv库。

Iam使用以下方法-（1）对图像进行灰度处理（2）应用中值模糊（3）应用自适应阈值（4）Canny边缘检测（5）找到轮廓（6）找到最大轮廓（7）获取边缘和角落最大轮廓

我的代码是

srcImg = Utils.loadResource(this, R.drawable.test1, Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Imgproc.cvtColor(srcImg, srcImg, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Imgproc.medianBlur(srcImg, srcImg, 9);
Imgproc.adaptiveThreshold(srcImg, srcImg, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY_INV, 11, 2);
Imgproc.Canny(srcImg, srcImg, 50, 80);


Imgproc.findContours(srcImg,contours , hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

在进行精巧边缘检测后，由于许多点的轮廓边界被打破，因此图像中检测到的最大轮廓不是文档的实际边界。在某些图像中，最大轮廓线显示了边界的某些部分，但在某些图像中，轮廓线指向文档的中心或完全在文档外部

（A）在这种情况下我该如何继续？

我采用的另一种方法是应用houghs线变换并计算以90度角相交的线的交点，但在这种情况下无法获得精确点。当我放88

（B）如何处理那么多积分

（C）还是我需要遵循完全不同的方法？

我想在图像中检测信用卡大小的卡片。该卡可以是任何卡，例如身份证、会员卡。目前，我正在考虑使用 Canny Edge、Hough Line 和 Hough Circle 来检测卡。但当我想结合霍夫线和霍夫圆的所有信息来定位卡片时，这个过程会很繁琐。有人建议使用threshold和findContour，但卡片的颜色可能与背景相似，这使得这种方法很难达到预期的结果。有没有任何内核和方法可以帮助我检测卡？