那如果是这种整张的呢？

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，

@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

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。

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

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！

写自己的算法是不是得像你们一样自己写成C的库函数呢

@kidswong999 请问支持python中opencv里边的一些函数吗，比如cv2.watershed？或者是一些距离变换什么的基本操作？

源码是https://github.com/openmv/openmv这个吗