OpenCV教程：提取PPT屏幕区域及其边缘处理

本文将详细介绍如何利用OpenCV库在图像处理中提取特定的矩形区域，例如PPT屏幕等。首先，作者从一个实际应用背景出发，即在计算机视觉的大创项目中遇到的问题，照片中的PPT区域需要进行透视变换以使其平行。这个过程的关键在于找到矩形区域的四个角坐标，因为这些坐标可以作为透视变换的输入。 提取矩形区域的步骤包括预处理、边缘检测和轮廓提取。预处理阶段，为了提高处理效率，通常会降低图片分辨率，通过`pyrDown`函数缩小4倍。接着，将彩色图像转换为灰度图像，以便于后续的处理。使用中值滤波器（`medianBlur`）减少噪声，然后通过阈值化（`threshold`）将图像转换为二值图片，这样可以清晰地区分PPT区域与其他背景。 边缘检测采用Canny算法，通过设置合适的阈值（`cannyThr=200`，因子`FACTOR=2.5`），尽管边缘强度参数的调整范围较大（100-600），但只要保持在这个范围内，结果基本稳定。接下来，`findContours`函数用于从二值图像中提取出轮廓，存储在`vector<vector<Point>>`类型的变量`contours`中。 检测矩形的下一步是寻找轮廓中的凸包，这是通过轮廓的边界点来实现的。然后，利用角点检测方法确定矩形的四个顶点。角点检测是关键步骤，因为它能够提供矩形的精确边界，这对于后续的透视变换至关重要。 最后，提取出的矩形角点坐标将被用作透视变换的输入，通过OpenCV提供的`getPerspectiveTransform`或`warpPerspective`函数，进行透视变换，使得矩形区域在新图像中占据中心并水平排列。这一系列操作不仅适用于PPT屏幕，也适用于其他需要精确定位和调整的矩形区域在图像中的位置。 本文提供了从图像预处理到角点检测再到透视变换的完整流程，对于希望学习和应用OpenCV进行图像处理的人来说，这是一个实用且具有参考价值的教程。