Всем привет.

Возникла следущая задача: дана фотография, со всеми прилагающимися искажениями, шумом и т.д., на которой есть шахматная доска (демонстрационная или книжная). Необходимо выделить в отдельное квадратное изображение только доску. Т.е. фактически необходимо найти на исходном изображении 4 точки - 4 угла доски. При этом хочется сделать максимально универсально - доска может быть не только слегка повернута и наклонена, но даже не являться аффинным отображением квадрата.

Первое, что пришло в голову- связка Canny Edge Detect/Hough Line Detect, но результаты были неудачные. На реальных изображение даже вручную не сразу подберешь параметры, чтоб выделить линии между клетками... Выделялись или не все необходимые или лишние, которые помешали бы для дальнейшего определения сетки как доски...

С Computer Vision/Image Processing только начинаю знакомство...
Может кто-нибудь уже сталкивался с похожими проблемами, или знает методы?

Заранее благодарю за любую помощь.

P.S. во всех попытках использовал библиотеку OpenCV.
P.P.S. Тамже есть нечто Haar Classifier/Cascade, но никак не найду доки по теме. Может кто знает что это и может ли оно мне помочь?  

Это сообщение отредактировал(а) whoami - 24.7.2006, 03:37

Ну что, совсем ни кто не в курсе?    

Это сообщение отредактировал(а) whoami - 25.7.2006, 00:19

я занимался именно такой задачей. В двух словах: нужен комплексный подход, только каким-то одним алгоритмом надеэного решения не добъешься.
Если устраивает грубый результат, то можно воспользоваться бибилиотекой Intel OpenCV - там есть утилита калибровки камеры по изображению шахматной доски. Тот же алгоритм, но с чуть большими фиксами (и разбузанием кода ) есть под MatLab. Поиск в интернете еще никто не отменял 

Это сообщение отредактировал(а) DENNN - 25.7.2006, 10:00

cvFindChessboardCorners .... я ее пробовал -  ничего не находит. там, как я понял, всё изображение должна занимать шахматная доска, но в реальных изображениях это не так.
  

Это сообщение отредактировал(а) whoami - 25.7.2006, 18:47

поэтому я и говорю: нужен комплексный подход, одним алгоритмом надежного решения не получишь.

Добавлено @ 11:07 
К примеру Hough из той же бибилитеки, с последующим анализом найденных прямых 

>Первое, что пришло в голову- связка Canny Edge Detect/Hough Line Detect, но результаты были неудачные.