在过去几年里，我做过的最有趣的项目之一是一个关于图像处理的项目。目标是开发一种能够识别可口可乐“罐”的系统（请注意，我强调的是“罐”这个词，你会在一分钟内看到原因）。您可以看到下面的一个示例，其中可以在绿色矩形中识别，带有缩放和旋转。

项目的一些限制：

背景可能非常嘈杂。罐可以有任何刻度或旋转，甚至可以有方向（在合理的范围内）。图像可能具有一定程度的模糊性（轮廓可能不完全笔直）。图像中可能有可口可乐瓶子，算法应该只检测到罐子！图像的亮度可能会有很大的变化（所以你不能“太依赖”颜色检测）。罐子可以部分隐藏在侧面或中间，也可能部分隐藏在瓶子后面。图像中可能根本就没有罐头，在这种情况下，你必须什么都找不到，然后写一条消息这样说。

所以你可能会遇到这样棘手的事情（在这种情况下，我的算法完全失败了）：

我不久前做过这个项目，做得很开心，我有一个不错的实现。以下是关于我的实现的一些细节：

语言：使用OpenCV库在C++中完成。

预处理：对于图像预处理，即将图像转换为更原始的形式以提供给算法，我使用了两种方法：

将颜色域从RGB更改为HSV，并基于“红色”色调进行过滤，饱和度高于一定阈值以避免类似橙色的颜色，低值过滤以避免暗色调。最终的结果是一个黑白二值图像，其中所有的白色像素都将表示符合此阈值的像素。显然，图像中仍然有很多垃圾，但这减少了您必须处理的维度的数量。使用中值滤波（取所有邻居的中值像素值并用该值替换像素）进行噪声滤波，以减少噪声。使用Canny边缘检测滤波器在两个前一步骤后获得所有项目的轮廓。

算法：我为这项任务选择的算法本身取自这本关于特征提取的很棒的书，称为广义霍夫变换（与常规霍夫变换截然不同）。它基本上说了几件事：

你可以在不知道其解析方程的情况下描述空间中的物体（这里就是这种情况）。它可以抵抗图像变形，例如缩放和旋转，因为它基本上会测试图像的缩放因子和旋转因子的每一种组合。它使用算法将“学习”的基础模型（模板）。轮廓图像中剩余的每个像素将根据从模型中获得的信息，投票给另一个像素，该像素可能是对象的中心（按重力计算）。

最后，你会得到一张选票的热图，例如，在这里，罐子轮廓的所有像素都会投票给它的引力中心，所以你会在与中心相对应的同一个像素中获得很多选票，并且会在热图中看到一个峰值，如下所示：

一旦你做到了这一点，一个简单的基于阈值的启发式方法可以为你提供中心像素的位置，你可以从中导出缩放和旋转，然后围绕它绘制你的小矩形（最终的缩放和旋转因子显然是相对于你的原始模板的）。至少在理论上。。。

结果：现在，虽然这种方法在基本案例中有效，但在某些领域严重缺乏：

它非常慢！我没有充分强调这一点。几乎需要整整一天的时间来处理30张测试图像，显然是因为我的旋转和平移比例非常高，因为有些罐子非常小。当瓶子出现在图像中时，它完全丢失了，出于某种原因，几乎总是找到瓶子而不是罐子（可能是因为瓶子更大，因此像素更多，因此投票更多）模糊图像也不好，因为投票结果以像素形式出现在中心周围的随机位置，从而以非常嘈杂的热图结束。在平移和旋转方面实现了差异，但在方向上没有，这意味着没有直接面对摄像机目标的罐子无法被识别。

你能帮我改进我的特定算法吗，专门使用OpenCV特性，来解决上面提到的四个特定问题吗？

我希望有些人也能从中学到一些东西，毕竟我认为不仅仅是提问的人应该学习