我目前正在使用 OpenCV 尝试检测黑色布覆盖的桌子上的物体。摄像头不会总是注视同一个方向（它是机器人的头部），但只会处理一张图像，因此速度不是必须的。在移除面积过小的轮廓之前，我已经使用了我能找到的最合适的cv::Canny参数。cv::findContours这使我接近我想要的结果，但显然检测到了一些不在表格区域中的轮廓。什么是过滤这些的好方法？我正在考虑三种解决方案（可以组合以获得更好的结果）：
- 裁剪图像以保留表格区域，但我想不出一个好的标准（
cv::HoughLines？）。 - 移除未闭合的轮廓。这并不局限于凸轮廓（例如，右侧的橙色海豚不是）。检查轮廓中第一个
cv::Point和最后一个之间的距离（这是 a ）是否有效？cv::Pointvector<cv::Point> - 研究每个轮廓外几个像素的圆，并检查 HSV 通道，以确定圆的所有像素是否都足够暗，可以被视为表格的一部分。
如果有人有一种有效的方法来过滤这些轮廓，或者只是输入和建议关于上述一种过滤方法，那就太好了。此外，您可以在右下角看到的机器人手也不会成为问题，因为它们在实际实验期间将不在视野范围内。
