检测包含深色背景的图像上的彩色对象

Question

我目前正在使用OpenCV尝试检测黑布覆盖的桌子上的物体。相机并不总是看着相同的方向（它是机器人的头部），但只会处理一个图像，因此速度不是必须的。在删除面积太小的轮廓之前，我已经使用cv::Canny和cv::findContours使用了我能找到的最合适的参数。这让我接近我想要的结果，但显然检测到一些不在表区域的轮廓。 什么是过滤那些的好方法？ 我在考虑三种解决方案（可以结合使用以获得更好的结果）：

• 裁剪图像以保留表格区域，但我想不出一个好的标准（cv::HoughLines？）。
• 移除未关闭的轮廓。这并不局限于凸轮廓（例如，右边的橙色海豚不是）。检查轮廓中第一个cv::Point和最后一个cv::Point之间的距离（vector<cv::Point>）是否有效？
• 在每个轮廓之外的几个像素周围研究一个圆圈并检查HSV通道，以确定圆圈的所有像素是否足够深，以便被视为表格的一部分。

如果有人有一种有效的方法来过滤这些轮廓，或只是输入和建议上面的一种过滤方法，那就太棒了。您可以在右下方看到的机器人手也不会成为问题，因为在实际实验过程中它们将不在视野范围内。