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    • 您好,我想分出以下数据,0_1649469961666_00005.jpg 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,0_1649470050620_00565.jpg 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,0_1649470112319_00000.jpg 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!



    • 放置正确的依据是什么?你的图片我看不懂。



    • 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



    • 说实话,我没看出来有什么不一样。具体说一下标准。



    • 嗯,0_1649747046855_a08746f1-9c79-4054-a321-633db2080e23-image.png 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。

      0_1649747094763_33c7dd8a-91a3-4b58-b011-1f4cedd83b03-image.png 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。



    • @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



    • 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。



    • 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,



    • @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。



    • 那如果是这种整张的呢?0_1650020940797_79124c73-5b26-4007-a360-317046085128-image.png