我认为您可以使用简单的阈值非常准确地定位形状,如下所示：

convert image.jpg -threshold 90% result.jpg

然后你可以像这样做一个Canny边缘检测：

convert image.jpg -threshold 90% -canny 0x1+10%+30% result.jpg

接下来我要看的是,使用-trim函数找到修剪框坐标,如下所示：

convert result.jpg -format "%@" info:
320x248+152+40

我在下面用红色标记了.

如果你真的想做修剪,请使用：

convert result.jpg -trim result.jpg

而且,偏斜角度

convert result.jpg -deskew 40 -format "%[deskew:angle]" info:
-0.111906

霍夫线检测也可能对您有效：

convert image.jpg -threshold 90% -canny 0x1+10%+30%      \
    \( +clone -background none                           \
              -fill red -stroke red -strokewidth 2       \
              -hough-lines 5x5+80 -wrITe lines.mvg       \
    \) -composite hough.png

而文件lines.mvg包含您要查找的4行

# Hough line transform: 5x5+80
viewBox 0 0 640 360
line 449.259,0 474.432,360  # 90
line 0,72.5604 640,27.8072  # 143
line 0,293.098 640,248.344  # 187
line 153.538,0 178.712,360  # 153

有点懒,我不想解决这些线的交叉点,所以我想我也让ImageMagick这样做 – 通过使用MorphoLOGy来寻找像这样的Line Junction：

convert image.jpg -threshold 90% -canny 0x1+10%+30%                        \
  \( +clone -background none -fill red -stroke red -hough-lines 5x5+80 \)  \ 
     -composite -fuzz 50% -fill black -opaque white                        \
     -morphology HMT LineJunctions hough.png