我需要能够通过 Microsoft Kinect 视频流检测各种彩色便利贴。我曾尝试使用 Emgucv 进行边缘检测，但它似乎无法定位顶点/边缘以及颜色分割/检测，但考虑到各种颜色可能不够稳健。
我正在尝试使用 HAAR 分类。任何人都可以建议使用最好的正面/负面图像。例如，对于正面图像，我应该在不同的照明条件和方向拍摄许多不同颜色的便利贴吗？看到它是一个非常简单的形状（正方形），使用 HAAR 分类会使事情变得过于复杂吗？
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I haar 分类器通常用于黑白图像，主要在形态学边缘特征上触发。似乎如果您想在图像中找到便笺，最简单的方法是查看颜色（因为它们具有非常不同的颜色）。您是否尝试过训练随机森林分类器的 SVM 以仅根据颜色检测便笺？一旦您确定了图像中可能是便笺的区域，您就可以开始查看形状之类的东西，作为您确实在查看便笺的额外验证。
请看以下示例，了解如何使用霍夫变换在图像中查找矩形： https ://opencv-code.com/tutorials/automatic-perspective-correction-for-quadrilateral-objects/
于 2014-02-24T17:51:18.443 回答