디스플레이 ( 1400 ) 에 대응 하 는 에지 들 을 찾 는 제 1 방법 에서 , 이미지 임계 기술 들 이 캡 처 된 이미지 ( 도 19 에 보여진 이미지 ) 에 적용 되 어 임계 수정 된 이미지 가 생성 된다 ( 임계 기술 들 이 적용 된 도 19 의 이미지 의 예 는 도 20 에서 볼 수 있 음 ) . 광학 임계 기술 들 은 관련 기술 분야 의 통상 의 기술자 들 에게 잘 이해 되 고 , 예시 적 인 튜토리얼 은 https : / / docs . opencv . org / 3 . 3 . 1 / d 7 / d 4 d / tutorial _ py _ thresholding . html 에 제공 되 며 , 그것 의 개시 내용 은 모든 목적 을 위해 본 명세서 에 참조 로 완전히 포함 된다 . 다음 으로 , 임계 처리 된 이미지 에서 윤곽선 들 이 발견 되 며 , 윤곽선 들 은 이미지 에서 동일 한 컬러 또는 강도 를 갖 는 ( 경계 를 따르 는 ) 모든 연속 지점 들 을 연결 하 는 정의 된 곡선 들 을 포함 한다 . 윤곽선 들 은 형상 분석 , 및 객체 검출 및 인식 을 위한 유용 한 도구 이 기 때문 에 , 모바일 디바이스 의 디스플레이 ( 1400 ) 에 대응 하 는 캡 처 된 이미지 의 영역 을 식별 하 는 데 도움 을 주 기 위해 사용 될 수 있 다 . 윤곽 분석 기술 들 은 관련 기술 분야 의 통상 의 기술자 들 에게 잘 이해 되 며 , 예시 적 인 튜토리얼 은 https : / / docs . opencv . org / 3 . 3 . 1 / d 4 / d 73 / tutorial _ py _ contours _ begin . html 에 제공 되 고 , 그것 의 개시 내용 은 모든 목적 을 위해 본 명세서 에 참조 로 완전히 포함 된다 . 임계 처리 된 이미지 들 내 에서 윤곽 들 이 결정 되 고 나 면 , 4 개 의 점 을 갖 는 윤곽 들 이 분석 되 고 , 분석 중 인 모바일 디바이스 의 알려진 종횡비 들 과 비교 된다 . 디바이스 데이터 ( 45 ) 는 디바이스 유형 을 식별 하 므로 , 그것 의 디스플레이 종횡비 는 기존 의 룩 업 데이터 로부터 ( 또는 디바이스 제조자 로부터 외부 적 으로 ) 식별 될 수 있 고 , 임계 처리 된 캡 처 된 이미지 에서 발견 된 4 점 윤곽 들 의 종횡비 들 의 비교 를 위해 사용 될 수 있 다 . 분석 중 인 특정 모바일 디바이스 에 대해 정의 된 디스플레이 종횡비 와 충분히 유사 한 종횡비 를 갖 는 ( 예 를 들 어 , 종횡비 가 제조자 의 종횡비 데이터 의 미리 결정 된 공차 값 내 에 있 는 ) 임계 처리 된 이미지 에서 윤곽 이 식별 되 고 나 면 , 임계 처리 된 이미지 내 의 매칭 윤곽 들 의 정점 들 ( 2000 ) 의 위치 가 획득 되 고 , 따라서 캡 처 된 이미지 들 내 의 디스플레이 의 에지 들 은 디스플레이 ( 1400 ) 의 코너 들 에 대응 하 는 4 개 의 정점 내 의 영역 으로서 위치 결정 된다 . 특정 모바일 디바이스 제조자 들 에 연관 된 디스플레이 들 의 특정 기하학 적 특징 들 ( 예 를 들 어 , 둥근 코너 들 , 디스플레이 에 침입 하 는 노치 들 등 ) 에 의존 하 여 , 에지 경계 이미지 는 제조자 의 디바이스 사양 의 알려진 기하학 적 공차 들 을 사용 하 여 더 정제 될 수 있 다 .