表'；基于OpenCV的等高线提取

我试图通过opencv检测表的边框，我选择findContour函数，这是最简单的演示

def contour_proposal(rgb_matrix, weight_threshold, height_threshold):
    """
    :return: list of proposal region, each region is a tuple (ltx, lty, rbx, rby)
    """
    gray = cv.cvtColor(rgb_matrix, cv.COLOR_RGB2GRAY)
    _, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)
    # binary = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 2)
    # binary = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 2)
    new_image_matrix, contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_LIST, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    proposals = list(filter(
        lambda x: x[2] > weight_threshold and x[3] > height_threshold,
        map(cv.boundingRect, contours)
    ))

    res = []

    for p in proposals:
        x, y, w, h = p
        res.append((x, y, x+w, y+h))

    return res

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这里有两张图片供测试 [] []

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这是他们发现结果的可视化。我用蓝色长方形指定轮廓结果。 [] []

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第二个图像中的FindOntours可以正确检测表的边框，而第一个图像中的FindOntours不能检测到。然而，这两个表似乎有相似的功能，它们都有顶部和底部边框，没有左侧和白色边框。我的问题是，为什么第一个表无法检测到，而第二个表可以检测到？我已经检查了第一个图像的二值图像，它的边界信息是不会被放弃的

那么，如何通过opencv检索最佳的检测结果呢。此外，不同种类的阈值方法在这个特定任务（表检测）中似乎没有性能影响，那么我应该选择哪一种