Доброго времени суток!
Имеется отсканированные изображения(ч/б), на них нужно находить пустые(без надписей) прямоугольники 20x50мм, т.е. белого цвета(небольшой шум в виде точек допускается... Подскажите, алгоритм или где исходники посмотреть можно?

Вам нужно искать белые прямоугольные объекты, расположенные на небелом фоне или выделять чистые прямоугольные области на изображении, где на белом фоне имеются небелые объекты?

искать 4 линии-отрезка через преобразование хафа, в opencv даже есть пример.

мне без сторонних библиотек нужно реализовать...

ну реализуйте хафа с нуля, потом найдите список линий, найдите пересекающиеся линии, угол между которыми близок к 90 и потом найдите прямоугольники.

http://stackoverflow.com/questions/1364976...hough-transform

http://opencv-code.com/tutorials/automatic...ateral-objects/

Это сообщение отредактировал(а) mrgloom - 15.7.2013, 17:07

Вариантов решения может быть множество. Хоть известные алгоритмы брать, хоть свои изобретать.

Например, можно соорудить что-то вроде такого.
1. Случайным образом выбираем точку на изображении.
2. Если точка не белая, повторяем п.1
3. Считаем, что найденная точка это прямоугольник размером 1х1 пиксель.
4. Случайным образом увеличиваем размер прямоугольника на один пиксель в одну из сторон.
5. Если прямоугольник белый (в рамказ заданных условий белости), повторяем п.4.
6. Если прямоугольник не белый возвращаемся к последнему найденному белому прямоугольнику. Записываем его в базу найденных прямоугольников.
7. Если количество найденных прямоугольников нам не нравится - возвращаемся к п.1.

довольно интересный вариант, но  трудоемкий)

Бесспорно. Это я привел просто как кондовый такой пример решения "в лоб".

Не такой уж трудоемкий. А в программировании - гораздо проще Хафа. 
Только я бы предложила убрать случайность, а просто последовательно сканировать строки, для каждого необработанного белого пиксела выполнить флуд-фил (рекурсивно собрать все смежные белые пикселы), посмотреть, что за область получилась (оконтурить область и посмотреть, насколько она на прямоугольник тянет). Ну там мелкие дырки внутри выкинуть, понятно. И т.д.

Earnest, если выкинуть случайность, получится полный перебор вариантов. Боюсь, будет работать только для очень маленьких изображений (ну и для изображений с очень мелкими белыми областями). Чуть больше - и программа будет рушиться из-за переполнения ИМХО.

это типа выделение блобов- связных областей, можно потом посмотреть на моменты Ху(хотя они вроде чувствительны к шуму и к волнообразной границу контура например) насколько фигура похожа на прямоугольник.
http://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling

минус в том, что области должны быть связанные, например прямоугольник нарисованный пунктирной линией такой алгоритм не сдетектирует.

я сделал тоже по простому  ищу пустой прямоугольник только по левому краю страницы, т.к. во всех изображения такое возможно.
по высоте перебираю координаты с верху в низ, из каждой такой координаты строю линию толщиной в 1 пиксель и длинной 300 пикселей, если она белая, то накручиваю счетчик, если нет, то обнуляю счетчик, если найдено 120 подряд таких линий, то завершаю перебор - прямоугольник найден   
в принципе, скорость меня устраивает 

Не будет это долго, если доступ к растру нормально организовать (а не через GDI::GetPixe; 
В принципе, связные области можно построить и по-другому, побыстрее. Через граф смежности строк, например. Да мало ли.

Моменты Ху не прокатят: действительно очень чувствительны к шуму, кроме того, для симметричных фигур там тоже все плохо.
Но есть более простые способы определения прямоугольности области, например, соотношение площади и периметра. Или построить прямоугольник наименьшей площади и сравнить с контуром ...