身份证、名片、书籍、 考试试卷、答题卡这些检测目标都属于矩形目标检测。
一，现有技术
传统检测方法思路：
第一步，采用滑动窗口，设置不同的大小，遍历图像，得到一些目标的候选框；
第二步，候选框的图像特征提取；
第三步，对候选框提取的特征进行分类器判断；
第四步，对判断为目标的候选框进行处理得到最终的目标边框。
基于深度学习的目标检测：
候选区域+深度学习的方法，如 R-CNN,Fast R-CNN， Faster R-CNN 等方法；
基于深度学习的回归方法，如 YOLO、SSD 等方法。最后得到目标的边框和类别。
二，现有技术存在的问题
将目标检测模块部署在移动端，目标检测必须具备实效性。
传统算法中，基于滑动窗口的区域选择没有针对性，窗口冗余多，时间复杂度高，
另外手工设计的特征对于多样性的变换没有很好的鲁棒性。
深度学习方法中，移动端轻量级网络结构往往达不到高精度。VGG 等网络结构虽
然能达到高精度，但部署到移动端很难达到实时性。
三，本文方法介绍
从图像中定位矩形目标的边框，有两方面：定位及评估准确性；
技术思路：利用目标的边缘与线段，借助 ransac 思想，使用满足条件的多条线段去估计一个凸四边形，用 4 条线段或者 3 条线段，就能 估计出符合期望的凸四边形。因此，ransac 过程中，先后使用 4 条线段、3 条线段去估 计凸四边形，如果成功，就得到矩形目标的边框。
本方法检测透视变换程度较小的矩形目标。目标呈现在图像上，是一个不 规则凸四边形，检测到的线段构成的凸四边形越接近矩形越好。
其中 K 是摄像机内参，R,t 为世界坐标系到摄像机坐标系的旋转、平移变换。目标是一
个平面时，例如如文本平面，这里假定此平面是世界坐标系下的 Z=0 平面，则目标上的点
对应的上述变换就变成了：
其中 P 是 3x3 可逆矩阵，涵盖了摄像机内外参数，那么透视变换过程就是：
其中 P 是透视变换矩阵，可以基于对应的两个二维点集估计出来。
如果想要得到摄像机位置 1 到位置 2 的 x,y,z 三个方向的旋转角度，这需要估计 P,是一
个摄像机姿态估计问题。
因此，3D 空间中的矩形目标，变换后到图像上一个不规则凸四边形，这个凸四边形与
原矩形约接近越好。
四，流程
第 1 步，计算图像的边缘
可以使用传统的边缘检测方法，如 canny 边缘。
也可以使用轻量级的网络，检测边缘。精度不要求太高，移动端达到实时性就好。如
基于 mobilenet 训练的 HED 方法。
第 2 步，线段检测
利用基于概率的霍夫变换直线检测在边缘图上检测线段。
第 3 步，对线段进行合并，得到新线段集,见附录[9][10][11]
设定两直线距离阈值 e1、两直线弧度阈值 e2，两条线段的直线距离、弧度差若达到阈
值以内，则合并两线段为一条新线段。这样，遍历所有线段后，得到一组新的线段集。
第 4 步，遍历新线段集，抽取 4 条线段估计凸四边形。
如果估计成功，则输出凸四边形，作为边框定位结果；
如果估计不成功，进入第 5 步。
第 5 步，遍历新线段集，抽取 3 条线段估计凸四边形。
如果估计成功，则输出凸四边形，作为边框定位结果；
如果估计不成功，则失败。
五，效果
手持、弯折
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