如提
下圖是我目前辨識出來的效果
https://i.imgur.com/9EOw2Lx.png

最右邊的result是我辨識出來的結果
主要是希望把矩形辨識出來

我的步驟大概是
1.先把圖做濾波
其實我不知道到底要用哪種濾波會比較好(每種方式後面都是一種數學式，但我數學真的很糟糕...)
不做濾波的話會result會辨識出一堆亂七八糟的東西
就像是我在result中用黃線圈出來的東西

2.把濾出來的圖做灰度化

3.把灰度化的圖做二值化

4.對二值化的圖做findContours

5.對findContours的結果做邊緣逼近approxPolyDP

6.取得approxPolyDP的結果approx
approx陣列長度如果等於4代表是矩形
如果是矩形就把矩形畫出來
但是最大的問題是
我雖然有濾波過
但程式會把一些不是矩形的東西也辨別出來
result中我用黃色圈起來的東西
是我不想要的東西

然後線太細的話好像也不是那麼容易可以被辨認出來??

所有code:

import cv2

#選擇外接的webcam
cap = cv2.VideoCapture(0)

c = 1
timeF = 10  # frame time

while(1):
    # 從攝影機擷取一張影像
    ret, frame = cap.read()
    if (c % timeF == 0 or c % timeF == 5):# frame 限制
    
      dst = cv2.pyrMeanShiftFiltering(frame, 10, 50)#濾波
      gray = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度
      ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)#二值化
      
      cv2.imshow("ShiftFiltering", dst)
      cv2.imshow("threshold", thresh)

      image, cnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

      for i in cnts:
        
        #輪廓近似
        peri = cv2.arcLength(i, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(i, 0.01*peri, True)
        
        if len(approx) == 4:

          start_point = (approx[0][0][0], approx[0][0][1])
          end_point = (approx[2][0][0], approx[2][0][1])
          color = (255, 0, 0)
          image = cv2.rectangle(frame, start_point, end_point, color, 2)
          cv2.imshow("result", image)

    c = c + 1
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        final = image
        break

# 釋放攝影機
cap.release()
# 關閉所有 OpenCV 視窗
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imshow("final", final)
cv2.waitKey(0)