回答編集履歴
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誤記修正
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@@ -40,13 +40,13 @@
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質問内に提示された図を見ると，最終的な領域を決める際の基準位置（枠の左上）というのが，何か画像的な特徴が存在する位置ではなくて，上記QRによる２点から計算で求められた（言わば補外された）座標であるように見える．
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そこは（感覚的な話で，理屈的に言えないけれども）かなり「弱い」方法に思える．
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そこは（感覚的な話で，理屈的にうまく言えないけれども）かなり「弱い」方法に思える．
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自分なら，基準座標は画像的特徴がある場所とし，それを直接検出する．
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※おそらくこの左上の基準点というのは「回転が完全に除去できたつもりの画像」の上で検出した右上点のyと左
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※おそらくこの左上の基準点というのは「回転が完全に除去できたつもりの画像」の上で検出した右上点のyと左下点のxを用いて(x,y)と推定するのだと思う．
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そうであれば，画像の回転除去が完璧でない場合，この左上の座標自体に変なオフセットが生じるハズ．
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役に立たない話の説明を追加
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そこは（感覚的な話で，理屈的に言えないけれども）かなり「弱い」方法に思える．
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自分なら，基準座標は画像的特徴がある場所とし，それを直接検出する．
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※おそらくこの左上の基準点というのは「回転が完全に除去できたつもりの画像」の上で検出した右上点のyと左上点のxを用いて(x,y)と推定するのだと思う．
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そうであれば，画像の回転除去が完璧でない場合，この左上の座標自体に変なオフセットが生じるハズ．
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「最後の補正結果画像でも回転は完全には除去できていないであろう」という話の上でちゃんと２軸の方向を推定して，それを用いるならばＯＫ．
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追記
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@@ -27,3 +27,19 @@
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＃あと，QRの検出処理自体から傾き量は得られないのだろうか？
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役に立たない話かも：
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質問内に提示された図を見ると，最終的な領域を決める際の基準位置（枠の左上）というのが，何か画像的な特徴が存在する位置ではなくて，上記QRによる２点から計算で求められた（言わば補外された）座標であるように見える．
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そこは（感覚的な話で，理屈的に言えないけれども）かなり「弱い」方法に思える．
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自分なら，基準座標は画像的特徴がある場所とし，それを直接検出する．
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