如何提高检测性检测的准确性
我试图在模拟显示器的视频中检测时钟，并提取它指向的值。 我为此使用Python与OpenCV。
我基本上做的是：
它的代码：
def detect_clock_hand(img, center):
# Convert to gray
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# Apply gaussian blur
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (11, 11), 0, 0)
# Apply sobel edge detection
edges = cv2.Canny(blur, 30, 40)
# Apply HoughTransform
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 10, np.pi / 180, 5, 15, 50)
#Filter lines in a given radius
filtered_edges = util.filter_edges(lines, center)
我在参数上发挥了很大作用以改善结果。 目前的状态如下所示：
谨慎的 
踝关节 
正如你所看到的，结果只是钟表的一部分。 从Canny Edge Detection中我可以看出，这部分不是事件的“好”部分。 我想知道如果我使用霍夫变换错误或边缘检测实际上不如我想象的那么好。 由于我是图像处理新手，我非常乐意提供任何建议。
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