py纸张图像边框提取裁切摆正

提取纸张边框，可以通过以下步骤实现：

1. 图像预处理：使用图像处理库（例如OpenCV）对原始图像进行灰度化、二值化、降噪等处理，使得边缘提取更加准确。

2. 边缘检测：使用Canny算法或Sobel算子等边缘检测算法，检测图像中的边缘。这里需要根据实际情况调整参数，以确保检测到了纸张边缘。

3. 轮廓检测：根据边缘检测的结果，使用findContours函数检测出图像中的所有轮廓。

4. 提取纸张边框：根据轮廓的特征（例如面积、周长、凸包等），筛选出纸张边框的轮廓。可以根据实际情况调整筛选条件。

5. 裁切摆正：根据纸张边框的四个角点，使用透视变换将原始图像裁切并旋转到水平方向。

代码示例：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 降噪
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(binary, 30, 150)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 提取纸张边框
paper_contour = None
for contour in contours:
    # 筛选条件：面积、周长、凸包等
    area = cv2.contourArea(contour)
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    hull = cv2.convexHull(contour)
    solidity = 1.0 * area / cv2.contourArea(hull)
    if area > 50000 and perimeter > 1000 and solidity > 0.9:
        paper_contour = contour
        break

# 裁切摆正
if paper_contour is not None:
    rect = cv2.minAreaRect(paper_contour)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = box.astype(int)
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
    M = cv2.getPerspectiveTransform(box, np.array([[0, 0], [800, 0], [800, 1100], [0, 1100]], dtype=np.float32))
    dst = cv2.warpPerspective(img, M, (800, 1100))
    cv2.imshow('result', dst)
else:
    print('No paper found')

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，使用了Canny算法进行边缘检测，使用findContours函数进行轮廓检测，使用最小外接矩形和透视变换进行裁切摆正。需要注意的是，提取纸张边框的筛选条件需要根据实际情况调整。