[C++ 로 OpenCV 구현하기] (10) Project2 - Document Scanner

<본 블로그는 Murtaza's Workshop 의 유튜브를 참고해서 공부하며 작성하였습니다 :-)>

=> LEARN OPENCV C++ in 4 HOURS | Including 3x Projects | Computer Vision

 

🌀 Project2 - Document Scanner

💧 문서 이미지의 dilate 적용으로 스캔 하기

dilate : 흰색 픽셀을 줄이는 역할

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #10. Document Scanner
Mat imgOriginal, imgGray, imgCanny, imgThre, imgBlur, imgErode, imgDil;
Mat preProcessing(Mat img) {
	// cvtColor( input Array,  output Array, flag)
	// : input Array를 입력받아 flag 에 대한 옵션으로 이미지 색채널을 변경
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	// GaussianBlur( src, dst, kernel_size, sigma_x, sigma_y, borderType) 
	// : 중앙값에 가중치를 더 주고 주변은 더 흐리게
	GaussianBlur(img, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	// Canny( src, dst, threshold1, threshold2)
	// : 경계선 검출
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	// Morphology 
	// For Erosion : erode( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)
	// : 흰색 픽셀을 늘리는 역할
	//erode(imgCanny, imgErode, kernel);
	// For Dilation : dilate( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)
	// : 흰색 픽셀을 줄이는 역할
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
	return imgDil;
}

int main() {
	string path = "Resources/paper.jpg";
	imgOriginal = imread(path);
	resize(imgOriginal, imgOriginal, Size(), 0.5, 0.5);

	// Preprocessing
	imgThre = preProcessing(imgOriginal);
	imshow("image", imgOriginal);
	imshow("image Dial", imgDil);

	waitKey(0);
}

 

💧 문서의 테두리와 꼭짓점 검출해서 화면에 그리기

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #10. Document Scanner
Mat imgOriginal, imgGray, imgCanny, imgThre, imgBlur, imgErode, imgDil;
vector<Point> initialPoints;

Mat preProcessing(Mat img) {
	// cvtColor( input Array,  output Array, flag)
	// : input Array를 입력받아 flag 에 대한 옵션으로 이미지 색채널을 변경
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	// GaussianBlur( src, dst, kernel_size, sigma_x, sigma_y, borderType) 
	// : 중앙값에 가중치를 더 주고 주변은 더 흐리게
	GaussianBlur(img, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	// Canny( src, dst, threshold1, threshold2)
	// : 경계선 검출
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	// Morphology 
	// For Erosion : erode( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)
	// : 흰색 픽셀을 늘리는 역할
	//erode(imgCanny, imgErode, kernel);
	// For Dilation : dilate( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)
	// : 흰색 픽셀을 줄이는 역할
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
	return imgDil;
}

vector<Point> getContours(Mat imgDil) {
	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;

	// findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None) 
	// : 외곽선 검출이란 객체의 외곽선 좌표를 모두 추출하는 작업
	findContours(imgDil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	vector<vector<Point>> conPoly(contours.size());
	vector<Rect> boundRect(contours.size());
	vector<Point> biggest;
	int maxArea = 0;

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
		int area = contourArea(contours[i]);
		cout << area << endl;

		string objectType;

		if (area > 1000) {
			float peri = arcLength(contours[i], true);
			// approxPolyDP(윤곽선, 근사치 정확도, 폐곡선)
			// : 윤곽선들의 윤곽점들로 근사해 근사 다각형으로 반환
			approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);

			if (area > maxArea && conPoly[i].size() == 4) {
				drawContours(imgOriginal, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 5);
				biggest = { conPoly[i][0], conPoly[i][1], conPoly[i][2], conPoly[i][3] };
				maxArea = area;
			}
			// drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=No)
			// : 검출한 외곽선을 확인하기 위해 이 함수를 이용하여 외곽선을 화면에 그리기
			//drawContours(imgOriginal, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);
			//rectangle(imgOriginal, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
		}
	}
	return biggest;
}

void drawPoints(vector<Point> points, Scalar color) {
	for (int i = 0; i < points.size(); i++) {
		circle(imgOriginal, points[i], 30, color, FILLED);
		putText(imgOriginal, to_string(i), points[i], FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, color, 2);
	}
}

int main() {
	string path = "Resources/paper.jpg";
	imgOriginal = imread(path);
	resize(imgOriginal, imgOriginal, Size(), 0.5, 0.5);

	// Preprocessing
	imgThre = preProcessing(imgOriginal);
	// Get contours - Biggest
	initialPoints = getContours(imgThre);
	drawPoints(initialPoints, Scalar(0, 0, 255));
	// Warp
	imshow("image", imgOriginal);
	imshow("image Dial", imgDil);

	waitKey(0);
}

 

💧 스캔된 문서의 꼭짓점에 텍스트 추가하기

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #10. Document Scanner
Mat imgOriginal, imgGray, imgCanny, imgThre, imgBlur, imgErode, imgDil;
vector<Point> initialPoints;

Mat preProcessing(Mat img) {
	// cvtColor( input Array,  output Array, flag)
	// : input Array를 입력받아 flag 에 대한 옵션으로 이미지 색채널을 변경
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	// GaussianBlur( src, dst, kernel_size, sigma_x, sigma_y, borderType) 
	// : 중앙값에 가중치를 더 주고 주변은 더 흐리게
	GaussianBlur(img, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	// Canny( src, dst, threshold1, threshold2)
	// : 경계선 검출
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	// Morphology 
	// For Erosion : erode( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)
	// : 흰색 픽셀을 늘리는 역할
	//erode(imgCanny, imgErode, kernel);
	// For Dilation : dilate( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)
	// : 흰색 픽셀을 줄이는 역할
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
	return imgDil;
}

vector<Point> getContours(Mat imgDil) {
	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;

	// findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None) 
	// : 외곽선 검출이란 객체의 외곽선 좌표를 모두 추출하는 작업
	findContours(imgDil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	vector<vector<Point>> conPoly(contours.size());
	vector<Rect> boundRect(contours.size());
	vector<Point> biggest;
	int maxArea = 0;

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
		int area = contourArea(contours[i]);
		cout << area << endl;

		string objectType;

		if (area > 1000) {
			float peri = arcLength(contours[i], true);
			// approxPolyDP(윤곽선, 근사치 정확도, 폐곡선)
			// : 윤곽선들의 윤곽점들로 근사해 근사 다각형으로 반환
			approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);

			if (area > maxArea && conPoly[i].size() == 4) {
				drawContours(imgOriginal, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 5);
				biggest = { conPoly[i][0], conPoly[i][1], conPoly[i][2], conPoly[i][3] };
				maxArea = area;
			}
			// drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=No)
			// : 검출한 외곽선을 확인하기 위해 이 함수를 이용하여 외곽선을 화면에 그리기
			//drawContours(imgOriginal, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);
			//rectangle(imgOriginal, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
		}
	}
	return biggest;
}

void drawPoints(vector<Point> points, Scalar color) {
	for (int i = 0; i < points.size(); i++) {
		circle(imgOriginal, points[i], 10, color, FILLED);
		putText(imgOriginal, to_string(i), points[i], FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, color, 4);
	}
}

int main() {
	string path = "Resources/paper.jpg";
	imgOriginal = imread(path);
	resize(imgOriginal, imgOriginal, Size(), 0.5, 0.5);

	// Preprocessing
	imgThre = preProcessing(imgOriginal);
	// Get contours - Biggest
	initialPoints = getContours(imgThre);
	drawPoints(initialPoints, Scalar(0, 0, 255));
	// Warp
	imshow("image", imgOriginal);
	imshow("image Dial", imgDil);

	waitKey(0);
}

 

💧 proprecesing 을 통해 가장 큰 검출값에 텍스트 추가하기

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #10. Document Scanner
Mat imgOriginal, imgGray, imgCanny, imgThre, imgBlur, imgErode, imgDil;
vector<Point> initialPoints, docPoints;

Mat preProcessing(Mat img) {
	// cvtColor( input Array,  output Array, flag)
	// : input Array를 입력받아 flag 에 대한 옵션으로 이미지 색채널을 변경
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	// GaussianBlur( src, dst, kernel_size, sigma_x, sigma_y, borderType) 
	// : 중앙값에 가중치를 더 주고 주변은 더 흐리게
	GaussianBlur(img, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	// Canny( src, dst, threshold1, threshold2)
	// : 경계선 검출
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	// Morphology 
	// For Erosion : erode( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)
	// : 흰색 픽셀을 늘리는 역할
	//erode(imgCanny, imgErode, kernel);
	// For Dilation : dilate( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)
	// : 흰색 픽셀을 줄이는 역할
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
	return imgDil;
}

vector<Point> getContours(Mat imgDil) {
	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;

	// findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None) 
	// : 외곽선 검출이란 객체의 외곽선 좌표를 모두 추출하는 작업
	findContours(imgDil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	vector<vector<Point>> conPoly(contours.size());
	vector<Rect> boundRect(contours.size());
	vector<Point> biggest;
	int maxArea = 0;

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
		int area = contourArea(contours[i]);
		cout << area << endl;

		string objectType;

		if (area > 1000) {
			float peri = arcLength(contours[i], true);
			// approxPolyDP(윤곽선, 근사치 정확도, 폐곡선)
			// : 윤곽선들의 윤곽점들로 근사해 근사 다각형으로 반환
			approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);

			if (area > maxArea && conPoly[i].size() == 4) {
				drawContours(imgOriginal, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 5);
				biggest = { conPoly[i][0], conPoly[i][1], conPoly[i][2], conPoly[i][3] };
				maxArea = area;
			}
			// drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=No)
			// : 검출한 외곽선을 확인하기 위해 이 함수를 이용하여 외곽선을 화면에 그리기
			//drawContours(imgOriginal, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);
			//rectangle(imgOriginal, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
		}
	}
	return biggest;
}

void drawPoints(vector<Point> points, Scalar color) {
	for (int i = 0; i < points.size(); i++) {
		circle(imgOriginal, points[i], 10, color, FILLED);
		putText(imgOriginal, to_string(i), points[i], FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, color, 4);
	}
}

vector<Point> reorder(vector<Point> points) {
	vector<Point> newPoints;
	vector<int> sumPoints, subPoints;

	for (int i = 0; i < 4; i++) {
		sumPoints.push_back(points[0].x + points[0].y);
		subPoints.push_back(points[0].x - points[0].y);
	}

	newPoints.push_back(points[min_element(sumPoints.begin(), sumPoints.end()) - sumPoints.begin()]);	// 0
	newPoints.push_back(points[max_element(subPoints.begin(), subPoints.end()) - subPoints.begin()]);	// 1
	newPoints.push_back(points[min_element(subPoints.begin(), subPoints.end()) - subPoints.begin()]);	// 2
	newPoints.push_back(points[max_element(sumPoints.begin(), sumPoints.end()) - sumPoints.begin()]);	// 3
	
	return newPoints;
}


int main() {
	string path = "Resources/paper.jpg";
	imgOriginal = imread(path);
	resize(imgOriginal, imgOriginal, Size(), 0.5, 0.5);

	// Preprocessing
	imgThre = preProcessing(imgOriginal);
	// Get contours - Biggest
	initialPoints = getContours(imgThre);
	drawPoints(initialPoints, Scalar(0, 0, 255));
	docPoints = reorder(initialPoints);
	drawPoints(docPoints, Scalar(0, 255, 0));

	// Warp
	imshow("image", imgOriginal);
	imshow("image Dial", imgDil);

	waitKey(0);
}

 

💧 Perspective(원근법) 변환 으로 효과 내기

직선의 성질만 유지가 되고, 선의 평행성은 유지가 되지 않는 변환

원근변환을 거치면 평행성은 유지 되지 못하고 하나의 점에서 만나는 것 

4개의 Point의 Input값과이동할 output Point 가 필요

 

getPerspectiveTransform(src, dst, solveMethod=None)

 

변환 행렬을 구하기 위해서는 cv2.getPerspectiveTransform() 함수가 필

cv2.warpPerspective() 함수에 변환행렬값을 적용하여 최종 결과 이미지를 얻을 수 있음

src: 4개의 원본 좌표점
dst: 4개의 결과 좌표점
retval: 3x3 투시 변환 행렬

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #10. Document Scanner
Mat imgOriginal, imgGray, imgBlur, imgCanny, imgThre, imgDil, imgErode, imgWarp, imgCrop;
vector<Point> initialPoints, docPoints;

float w = 420, h = 596;

Mat preProcessing(Mat img)
{
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
	//erode(imgDil, imgErode, kernel);
	return imgDil;
}

vector<Point> getContours(Mat image) {

	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;

	findContours(image, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	//drawContours(img, contours, -1, Scalar(255, 0, 255), 2);
	vector<vector<Point>> conPoly(contours.size());
	vector<Rect> boundRect(contours.size());

	vector<Point> biggest;
	int maxArea = 0;

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
		int area = contourArea(contours[i]);
		//cout << area << endl;

		string objectType;

		if (area > 1000) {
			float peri = arcLength(contours[i], true);
			// approxPolyDP(윤곽선, 근사치 정확도, 폐곡선)
			// : 윤곽선들의 윤곽점들로 근사해 근사 다각형으로 반환
			approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);

			if (area > maxArea && conPoly[i].size() == 4) {
				//drawContours(imgOriginal, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 5);
				biggest = { conPoly[i][0], conPoly[i][1], conPoly[i][2], conPoly[i][3] };
				maxArea = area;
			}
			// drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=No)
			// : 검출한 외곽선을 확인하기 위해 이 함수를 이용하여 외곽선을 화면에 그리기
			//drawContours(imgOriginal, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);
			//rectangle(imgOriginal, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
		}
	}
	return biggest;
}

void drawPoints(vector<Point> points, Scalar color)
{
	for (int i = 0; i < points.size(); i++)
	{
		circle(imgOriginal, points[i], 10, color, FILLED);
		putText(imgOriginal, to_string(i), points[i], FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, color, 4);
	}
}

vector<Point> reorder(vector<Point> points)
{
	vector<Point> newPoints;
	vector<int>  sumPoints, subPoints;

	for (int i = 0; i < 4; i++)
	{
		sumPoints.push_back(points[i].x + points[i].y);
		subPoints.push_back(points[i].x - points[i].y);
	}

	newPoints.push_back(points[min_element(sumPoints.begin(), sumPoints.end()) - sumPoints.begin()]); // 0
	newPoints.push_back(points[max_element(subPoints.begin(), subPoints.end()) - subPoints.begin()]); //1
	newPoints.push_back(points[min_element(subPoints.begin(), subPoints.end()) - subPoints.begin()]); //2
	newPoints.push_back(points[max_element(sumPoints.begin(), sumPoints.end()) - sumPoints.begin()]); //3

	return newPoints;
}

Mat getWarp(Mat img, vector<Point> points, float w, float h)
{
	Point2f src[4] = { points[0],points[1],points[2],points[3] };
	Point2f dst[4] = { {0.0f,0.0f},{w,0.0f},{0.0f,h},{w,h} };

	// 점 4개의 이동 전, 이동 후 좌표를 입력하면 투시 변환 행렬을 반환하는 함수
	Mat matrix = getPerspectiveTransform(src, dst);
	warpPerspective(img, imgWarp, matrix, Point(w, h));

	return imgWarp;
}


int main() {
	string path = "Resources/paper.jpg";
	imgOriginal = imread(path);
	resize(imgOriginal, imgOriginal, Size(), 0.5, 0.5);

	// Preprocessing
	imgThre = preProcessing(imgOriginal);
	// Get contours - Biggest
	initialPoints = getContours(imgThre);
	
	docPoints = reorder(initialPoints);
	//drawPoints(docPoints, Scalar(0, 255, 0));

	// Warp
	imgWarp = getWarp(imgOriginal, docPoints, w, h);

	imshow("image", imgOriginal);
	imshow("image Dial", imgThre);
	imshow("image Dial", imgWarp);

	waitKey(0);
}

 

💧 crop 으로 문서의 스캐너 추출하기 

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #10. Document Scanner
Mat imgOriginal, imgGray, imgBlur, imgCanny, imgThre, imgDil, imgErode, imgWarp, imgCrop;
vector<Point> initialPoints, docPoints;

float w = 420, h = 596;

Mat preProcessing(Mat img)
{
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);
	//erode(imgDil, imgErode, kernel);
	return imgDil;
}

vector<Point> getContours(Mat image) {

	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;

	findContours(image, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	//drawContours(img, contours, -1, Scalar(255, 0, 255), 2);
	vector<vector<Point>> conPoly(contours.size());
	vector<Rect> boundRect(contours.size());

	vector<Point> biggest;
	int maxArea = 0;

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
		int area = contourArea(contours[i]);
		//cout << area << endl;

		string objectType;

		if (area > 1000) {
			float peri = arcLength(contours[i], true);
			// approxPolyDP(윤곽선, 근사치 정확도, 폐곡선)
			// : 윤곽선들의 윤곽점들로 근사해 근사 다각형으로 반환
			approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);

			if (area > maxArea && conPoly[i].size() == 4) {
				//drawContours(imgOriginal, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 5);
				biggest = { conPoly[i][0], conPoly[i][1], conPoly[i][2], conPoly[i][3] };
				maxArea = area;
			}
			// drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=No)
			// : 검출한 외곽선을 확인하기 위해 이 함수를 이용하여 외곽선을 화면에 그리기
			//drawContours(imgOriginal, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);
			//rectangle(imgOriginal, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
		}
	}
	return biggest;
}

void drawPoints(vector<Point> points, Scalar color)
{
	for (int i = 0; i < points.size(); i++)
	{
		circle(imgOriginal, points[i], 10, color, FILLED);
		putText(imgOriginal, to_string(i), points[i], FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, color, 4);
	}
}

vector<Point> reorder(vector<Point> points)
{
	vector<Point> newPoints;
	vector<int>  sumPoints, subPoints;

	for (int i = 0; i < 4; i++)
	{
		sumPoints.push_back(points[i].x + points[i].y);
		subPoints.push_back(points[i].x - points[i].y);
	}

	newPoints.push_back(points[min_element(sumPoints.begin(), sumPoints.end()) - sumPoints.begin()]); // 0
	newPoints.push_back(points[max_element(subPoints.begin(), subPoints.end()) - subPoints.begin()]); //1
	newPoints.push_back(points[min_element(subPoints.begin(), subPoints.end()) - subPoints.begin()]); //2
	newPoints.push_back(points[max_element(sumPoints.begin(), sumPoints.end()) - sumPoints.begin()]); //3

	return newPoints;
}

Mat getWarp(Mat img, vector<Point> points, float w, float h)
{
	Point2f src[4] = { points[0],points[1],points[2],points[3] };
	Point2f dst[4] = { {0.0f,0.0f},{w,0.0f},{0.0f,h},{w,h} };

	// 점 4개의 이동 전, 이동 후 좌표를 입력하면 투시 변환 행렬을 반환하는 함수
	Mat matrix = getPerspectiveTransform(src, dst);
	warpPerspective(img, imgWarp, matrix, Point(w, h));

	return imgWarp;
}


int main() {
	string path = "Resources/paper.jpg";
	imgOriginal = imread(path);
	resize(imgOriginal, imgOriginal, Size(), 0.5, 0.5);

	// Preprpcessing - Step 1 
	imgThre = preProcessing(imgOriginal);

	// Get Contours - Biggest  - Step 2
	initialPoints = getContours(imgThre);
	
	docPoints = reorder(initialPoints);
	//drawPoints(docPoints, Scalar(0, 255, 0));

	// Warp - Step 3 
	imgWarp = getWarp(imgOriginal, docPoints, w, h);

	//Crop - Step 4
	int cropVal = 5;
	Rect roi(cropVal, cropVal, w - (2 * cropVal), h - (2 * cropVal));
	imgCrop = imgWarp(roi);

	imshow("image", imgOriginal);
	//imshow("image Dial", imgThre);
	//imshow("image Dial", imgWarp);
	imshow("Image Crop", imgCrop);

	waitKey(0);
}