我需要能够通过Microsoft Kinect视频流检测各种彩色便利贴。我尝试使用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，但是考虑到颜色的多样性可能不够强大。
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下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）是否使用 HAAR 分类过于复杂？
I haar 分类器通常用于黑白图像，主要在形态边缘类特征上触发。似乎如果您想在图像中找到贴纸，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 来仅根据颜色检测帖子笔记？一旦您确定了图像中可能是发布它笔记的区域，您就可以开始查看形状之类的东西，作为您确实在查看发布它笔记的额外验证。
请看下面作为如何使用 hough 变换在图像中查找矩形的示例：https://opencv-code.com/tutorials/automatic-perspective-correction-for-quadrilateral-objects/