我可以使用哪些技术来改进微弱阴影的检测？

我每 10 分钟拍摄一次放在太阳前面的 10 厘米钉子阴影的图像。然而，我在清晨和傍晚时面临着挑战，当时阴影变得微弱而苍白，使我的算法很难检测到它们。这是我试图检测的微弱阴影的示例：

当阴影颜色丰富或强烈时，我的算法成功检测到它。然而，在阴影较弱的情况下，它无法识别该线。我需要获取线的顶部和底部的坐标来计算其长度。

我的代码是：

import time
import numpy as np
import cv2
from math import atan, sqrt, degrees

def captureImage():
    print('Capturing image')
    videoCaptureObject = cv2.VideoCapture(1)

    result = True
    while(result):
        ret, frame = videoCaptureObject.read()
        cv2.imwrite("Newpicture.jpg", frame)
        result = False
    videoCaptureObject.release()
    return frame

def processImage(im):
    print('Processing image')
    image = im

    # Convert image to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # Apply Gaussian blur to reduce noise
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    
    # Apply a median filter to enhance the line
    blurred = cv2.medianBlur(blurred, 5)
    
    # Convert grayscale image to binary using a manually adjusted threshold
    _, thresh = cv2.threshold(blurred, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    
    # Apply edge detection
    edges = cv2.Canny(thresh, 50, 150)
    
    # Find contours in the edge-detected image
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    if contours:
        # Get the largest contour (assuming it's the line)
        c = max(contours, key=cv2.contourArea)
        
        # Get the extreme points of the contour (line)
        x1, y1 = c[c[:, :, 0].argmin()][0]
        x2, y2 = c[c[:, :, 0].argmax()][0]
        
        # Calculate the length of the line
        length = sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)
        
        # Print the coordinates and length
        print(f"Top: ({x1}, {y1}), Bottom: ({x2}, {y2}), Length: {length}")

# Repeat the process 100 times with a 3-minute interval
for i in range(100):
    captureImage()
    time.sleep(180)  # 3 minutes in seconds
    processImage(captureImage())

我调整了高斯模糊和边缘检测的参数，但这些更改并没有解决问题。我什至购买了更高质量的相机，但问题仍然存在。

以下是可以用来改进微弱阴影检测的技术：

1. 增强预处理：

• 自适应阈值化： 与其使用全局阈值，不如使用自适应阈值化，如 cv2.adaptiveThreshold ，它会根据图像中局部区域的光线条件设置阈值。这在照明不均匀时很有帮助。
• 直方图均衡化： 通过扩展图像的直方图，可以增强对比度，从而使阴影更加突出。尝试使用 cv2.equalizeHist 。
• 白平衡： 确保图像色彩平衡良好。白平衡不佳会导致阴影难以检测。可以使用 cv2.cvtColor 及其各种色彩空间转换标志来实现此目的。

2. 特征增强：

• 定向梯度直方图 (HOG)： HOG 描述符非常适合检测图像中的边缘和梯度，这对于查找阴影边界非常有用。可以使用 skimage.feature.hog 计算 HOG 特征。
• 高斯差分 (DoG)： DoG 是一种带通滤波器，可以突出显示边缘并减少噪声。它可以通过连续应用具有不同标准差的高斯模糊，然后减去结果来实现。

3. 基于模型的检测：

• 训练分类器： 使用阴影和非阴影区域的标记图像数据集来训练机器学习分类器（例如，支持向量机或卷积神经网络）。训练后的分类器可以直接预测图像中的阴影区域。
• 线检测霍夫变换： 霍夫变换非常适合检测图像中的线条，即使它们是部分的或微弱的。可以使用 cv2.HoughLinesP 来实现此目的。

4. 代码改进：

• 将 Canny 边缘检测应用于模糊图像： 在的代码中，正在模糊图像，然后应用中值滤波器，然后应用 Canny 边缘检测。尝试在应用 Canny 边缘检测 之后 应用中值滤波器或去除中值滤波器。
• 使用 cv2.minAreaRect 获取线方向： 与其使用轮廓的最左和最右点来确定线的长度，不如使用 cv2.minAreaRect 获取包围检测到的轮廓的旋转边界框。这将提供更准确的长度估计，即使线条不完全垂直。

5. 硬件考虑因素：

• 偏光镜： 在相机镜头上使用偏光镜可以帮助减少眩光并增强阴影对比度，尤其是在户外拍摄时。

代码示例（使用自适应阈值化和霍夫线变换）：

import cv2
import numpy as np

# ...（的 captureImage 函数）...

def processImage(im):
    print('正在处理图像')
    image = im

    # 将图像转换为灰度
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 应用高斯模糊以减少噪声
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # 应用自适应阈值化
    thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, 
                                      cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

    # 应用霍夫线变换来检测线
    lines = cv2.HoughLinesP(thresh, 1, np.pi/180, threshold=50, minLineLength=50, maxLineGap=10)

    if lines is not None:
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line[0]
            cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
            length = sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)
            print(f"顶部: ({x1}, {y1}), 底部: ({x2}, {y2}), 长度: {length}")

    # 显示结果图像（可选）
    cv2.imshow("Detected Line", image)
    cv2.waitKey(0)

# ...（的代码的其余部分）...

请记住，没有一种万能的解决方案，适合情况的最佳方法取决于的特定设置和图像条件。尝试不同的技术和参数组合，以找到最适合的设置的方法。