局部矩形形状图像识别算法

Question

我在找一个算法（伪代码可以，或者任何可读的源代码，实现是可能的。在Python语言中）识别低分辨率图像上的部分波束/透视矩形，并给出与水平方向的角度。该算法应该是实时的30hz快速，以便优先分析或凸优化。最重要的是强健。光束可以在任何方向上，宽度可以改变，但角度应能被估计出次度。稳健性是第一位的。在

现在我们假设至少有一些光束可见。但在实际应用中，光束可能会被部分遮挡。在

以下是一些真实角度为78.8253度的示例数据（其二进制数据带有噪声）

1. 我试过高斯模糊，比treshold，还有u-v图像坐标下的OLS。这是一个开始，但不是前进的方向。切掉的角和边会使角度偏移。在

有没有人知道一个好的健壮和快速的方法来做到这一点？谢谢

编辑1。霍夫变换

在gausian blur+treshold后应用Hough变换并平均变换中的前5个峰值。这是一个很大的进步！但它似乎仍然受到了截断线不对称性的影响。有没有候选人考虑到这个因素？