openCV学习之iOS使用二

一、本篇由来

在上一篇openCV学习之iOS使用一种我采用网上提供的一种思路，可以检测到图形中的四边形，但是我测试了，效果并不好，如下：
1.图片复杂的时候（实际上是大部分情况下）是检测不到图片中的四条线的，所有会出现用边缘线补线的情况，这样会导致不准；
2.检测图片边缘线的算法很粗糙，仅仅是比较霍夫函数处理后的线段的中点，这样不合理也不准确；
3.图片中各种canny，hough函数的参数需要根据图片的复杂程度来定，这样很难给到一个值去鉴定用户可能拍到的各种图片；

二、方案二

鉴于以上三种问题会很影响用户体验，因此决定暂时不用这种办法处理，采用了MMCamScanner提供的思路来处理图片，从而抓取到图片中的四边形文档区域的需求。

1.根据imageView的image的scale来resize image的大小，并将image转为Mat；
2.图片GaussianBlur->mixChannels->canny->dilate->findContours->approxPolyDP->判断边和面积以及是否为凸多边形->push_back这些点

高斯模糊GaussianBlur：可以有助于图片的边缘检测；<br />
mixChannels：从输入中拷贝某通道到输出中特定的通道；<br />
Canny：检测边缘；<br />
dilate：膨胀处理除去图片上的一些杂质;<br />
findContours: 找到图片中所有的多边形；<br />
approxPolyDP: 对图像轮廓点进行多边形拟合；<br />
通过std::vector<cv::Point> approx的size（）函数判断是几边形；<br />
通过contourArea筛选面积太小的多边形；<br />
通过isContourConvex来判断是否为凸边形;<br />
循环2的操作，达到操作不同下限的四边形；

3.通过contourArea找出最大的四边形的四个点；
4.给四个点排序，找出topLeft,topRight,bottomRight和bottomLeft四个点；
5.根据四个点的位置找到图片位置，然后进行透射变换得到矩形图片；（透射变换的时候要记得将之前resize的scale考虑进去）;

有了上述的思路有，基本上可以写个大概出来了，如果还有什么不懂的，可以问我哦！
建议小伙伴们可以结合两种思路一起写，先用思路二去找到，如果找到的矩形跟照片一样大的话，那就在用思路一去找四边形，这样会稍微提高一些准确率。