图片检测优化问题，求助
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您好，我想分出以下数据，
就是要把白色的标签分出来，然后去计算他的一些参数，从而做到判断这个物体放置位置是否正确的目的。这张图是放置正确的，
这种是另一种放置正确的，因为要放在一个盘子中，会有左边和右边，相机拍摄自带着一些倾角，
这种是放置不正确的其中一种可能，在此之前，我运用神经网络的方式进行了分类，但效果不是很稳定，请问有没有什么好的方法可以对其进行二次筛选呢？非常感谢！
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放置正确的依据是什么？你的图片我看不懂。
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嗯，由于工作距离的限制，导致相机只能看到标签的一半，也就是他一半的那条边靠近凹槽，而且整体的一半看上去是没有超出去的，像第三张图片，那种就是放置不正确的一种，他的一半跟前两个相比放置位置露出的表面不一样
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说实话，我没看出来有什么不一样。具体说一下标准。
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嗯，
就是像这样子的都是不正确的，也就是整个玻片放的是歪的然后相机看到的那一半也是歪的。
这些就是正的，是有规律的排着的，您看这样行吗？因为一半去判断属实有些困难了。
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@kidswong999 就是因为他们的差异很小，所以分类算法不能很好的区分出来，就想着有没有什么办法可以对他们进行二次筛选一下
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如果依据是纸条的左边缘是否在画面中间。
那你可以在画面中间的ROI中，直接找直线。
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找直线的方法之前已经尝试过，如果保留最长直线，他会保存好多不相关的线段出来，
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@45l1 只在你需要的区域中查找，而且直线也可以知道长度，再筛选。
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那如果是这种整张的呢？
