寻找精密光学标定板上的矩形（网友提问）

这道题目，采用博客方式回答比较容易说明。

问题：

对于这样的图片

如何寻找上面的矩形

思路：

这个矩形的面积在所有的图像中是最大的（除去整个图形轮廓以外），可以尝试从这个方面入手，再加上一些鲁壮的方法

#
    include     "stdafx.h"
    
#    include     <opencv2
    /opencv.hpp
    >
    
#    include     "GOCVHelper.h"
    
#    include     <iostream
    >
    
using     namespace cv;    
using     namespace std;    
     
int main(     int argc,     const     char
    *
    * argv )
    
{    
    Mat src     = imread(
    "card.png",IMREAD_COLOR);
    
    Mat gray;    
        int imax     = 
    0; 
    //代表最大轮廓的序号
    
        int imaxcontour     = 
    -
    1; 
    //代表最大轮廓的大小
    
    std    :
    :vector
    <std
    :
    :vector
    <Point
    >>contours;    
    
    cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);    
    threshold(gray,gray,    100,
    255,THRESH_OTSU);
    
    bitwise_not(gray,gray);    // 白色代表有数据
    
        //寻找轮廓
    
    findContours(gray,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);    
        //冒泡排序，由大到小排序
    
    VP vptmp;    
        for(    int i    =
    1;i
    <contours.size();i
    ++){
    
            for(    int j    =contours.size()
    -
    1;j
    >
    =i;j
    --){
    
                if( contourArea(contours[j])    > contourArea(contours[j
    -
    1])){    
    
                    //swap
    
                vptmp     = contours[j
    -
    1];
    
                contours[j    -
    1] 
    = contours[j];
    
                contours[j]     = vptmp;
    
            }    
        }    
    }    
        //找到最后结果的时候，添加一些判断
    
        for (    int i     = 
    0;i
    <contours.size();i
    ++)
    
    {    
            if (contourArea(contours[i])     < (src.rows 
    * src.cols)
    /
    8 )
    
        {    
            drawContours(src,contours,i,Scalar(    0,
    0,
    255),
    -
    1);
    
                break;    
        }    
    }    
    imshow(    "结果",src);
    
    waitKey();    
        return     0;
    
}

结果：

小结：

当然这里只是对最简单的模板图片进行了处理。如果在实际的摄像机拍摄的过程中，肯定会有其他的干扰，需要区别对待。