實現步驟實際上很簡單，只需要三步：
第壹步：查找文檔的邊緣
第二步：通過邊緣查找文檔輪廓並找到四個角點的坐標
第三步：使用透視轉換函數完成圖像轉換
下面的代碼基於openCV/python的版本：openCV2.4/3+, python2.7/3+
上壹章節我們完成了transform.py模塊的構建，我們將在接下來的涉及圖像四角點處理的問題中均會使用到。打開妳的python編輯器，創建壹個新的文檔，並命名為scan.py。
接下來就是第壹步：邊緣查找：
測試壹下效果：
shell
雖然背景有點不幹凈但是文檔的邊緣還是很明顯的，接下來我們想辦法查找文檔的邊緣並生成輪廓。
第二步：尋找輪廓：
事實上，在構建文檔掃描器時，有壹個非常重要的前提：掃描儀只是在壹張紙上掃描。壹張紙被假定為長方形，矩形有四條邊。因此，我們可以創建壹個簡單的方法來幫助我們構建文檔掃描器。我們假設圖像中最大的輪廓恰好有四個點，這就是我們要掃描的那張紙。這也是壹個相當安全的假設——當然，也可以人為的給定文檔輪廓。
運行壹下代碼測試效果：shell中輸入
正如您所看到的，我們已經成功地利用邊緣檢測圖像找到了文檔的輪廓(outline)，我的收據周圍的綠色矩形顯示了輪廓(outline)。最後，讓我們進入步驟3，這將是用到four_point_transform函數。
第三步：轉換圖像：構建移動文檔掃描器的最後壹步是取代表文檔大綱的四個點，並應用透視圖轉換來獲得自頂向下的圖像“鳥瞰圖”。
我們將把兩個參數傳遞給four_point_transform:第壹個參數是我們從磁盤加載的原始圖像(不是調整大小的圖像)，第二個參數是表示文檔的輪廓線，乘以調整大小的比例。
妳可能會想，為什麽要乘以調整後的比例? 我們乘以調整後的比例，因為我們進行了邊緣檢測，在調整後的高度=500像素的圖像上發現了輪廓。但是，我們希望對原始圖像進行掃描，而不是對調整大小的圖像進行掃描，因此我們將輪廓點乘以調整大小的比例。
為了獲得圖像的黑白感覺，我們將扭曲後的圖像轉換為灰度圖像，並應用自適應閾值。
好的，我們來運行壹下效果：
shell
好了，到目前為止，掃描圖像到文檔提取鳥瞰圖的過程實現完成了。遺留問題：
實際上這個程序還有不少地方需要妳的改進，比如要求轉換的文檔本身是規則的四邊形，拍攝時盡量放在對比度明顯的桌面背景，這樣做的目的是為了避免邊緣查找時出現多於四邊的情況，多於四邊的邊緣後續輪廓查找會出現問題。也就是找不到合適的四邊輪廓來匹配。
解決方案：可以采用人工標註四個角點的方式來提取輪廓更為可靠。因為在實際應用場景往往是不規則的文檔。下壹節我們來探討這個方案實現過程。