锐化图像以检测纸上印有“X”对象的边缘/线条

我正在使用 python 和 opencv。我的目标是检测用树莓派相机拍摄的图像中的“X”形碎片。该项目是我们预先打印井字游戏板，并且每次将新棋子放置到板上时都必须对板进行成像（带有墨水印章）。然后输出表明什么类型的棋子（如果有的话）位于井字棋盘的哪个部分。

在这里，我在图像中检测到的线条呈绿色：

正如您所看到的，“X”形碎片似乎不容易被检测到。有些邮票上只有一行被“看到”。

这是过滤器之后的边缘检测的样子：

我检测“X”形件的方法是检查每个部分是否有任何具有非水平/垂直坡度的线条。我的问题是“X”形印章的线条并不完美；因此，我的代码几乎不符合要求。

我尝试过应用锐化滤波器、使用直方图均衡化以及仅使用灰度进行边缘检测。这些都没有在任何“X”形块中检测到超过 1 条线。

大概我在做什么：

#sharpen image using blur and unsharp method
gaussian_1 = cv2.GaussianBlur(image, (9,9), 10.0)
unsharp_image = cv2.addWeighted(image, 1.5, gaussian_1, -0.5, 0, image)
#apply filter to find stamp pieces, histogram equalization on greyscale
hist_eq = cv2.equalizeHist(unsharp_image)
#edge detection (input,threshold1,threshold2,size_for_sobel_operator)
edges = cv2.Canny(hist_eq,50,150,apertureSize = 3)
#find lines (edges,min_pixels,min_degrees,min_intersections,lineLength,LineGap)
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,50,minLineLength,maxLineGap)

只是我将其分别应用于电路板的 9 个部分，但这并不重要。

总而言之： 怎样才能让我的形象让我的线条“清晰”、锐利？我想知道我可以用什么来使印有“X”的符号看起来像几行。

您可以尝试使用 Canny 边缘检测器用于确定双阈值的大津鲁棒方法 https://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detector#Robust_method_to_determine_the_dual-threshold_value.

im = cv2.imread('9WJTNaZ.jpg', 0)
th, bw = cv2.threshold(im, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
edges = cv2.Canny(im, th/2, th)

然后你可以使用

• 轮廓凸度缺陷

or

• 填充轮廓的面积与轮廓边界框的面积之比

以区分十字标记和圆圈。

这就是我将 Canny 应用于您的图像时得到的结果。