Optimiser un rectangle détecté et éliminer les autres objets détectés

Bonjour a tous,

je suis sur un projet où il est question de détecter un objet de forme rectangulaire sur un Plafond à l aide d une camera bien sur. j ai utilisé deux méthodes pour détecter les contours de mon objet pour comparer et aussi pour voir comment les deux méthodes fonctionnent, notamment avec cvcanny et cvfindcontours( en fichier attaché se trouve une photo avec la méthode canny au dessus et la méthode findcontours en dessous).

Comme vous pouvez le constatez, sur la première photo, il y´a d autres contours qui ont été aussi filtrés. Quels plans d attaque pourrais je appliquer ici pour faire disparaître ces autres contours? je pensais a un truc comme une condition qui n admettrait pas des lignes d une certaines longueurs ,mais je sais pas comment le dire en code ou alors je penses pas que le programme reconnaisse ce que mes yeux voient comme une ligne comme telle, mais plutôt comme un alignement de pixel. Ceci serait ma première préoccupation.

Deuxièmement, dépendamment de la méthode utilisée, mon rectangle est reconnu partiellement chez l un, vu que mon but finale, est de reconnaitre et me faire livrer les positions des coins des rectangles ( que je ferais avec une Hough transformation je penses :?), j aimerais avoir des lignes droites .Dans la deuxième photo, j ai déjà utilise cvdrawcontours pour dessiner les contours , mais ça fait ce que ça doit faire, juste dessiner les contours en épousant leurs formes , une idée comment je pourrais avoir des lignes plus droites ?

Merci pour toute éventuelle aide.

Bonjour,
As-tu testé la fonction LineSegmentDetector d'opencv? Cela me parait plus adapté à ce que tu veux faire.
Dans une deuxième temps, il te sera toujours possible de filtrer les segments obtenus par des critères de taille, puis d'en trouver 4 qui forme un rectangle déformé par la perspective.

Bonne chance.