Python 检测图像中的部分形状

我试图检测图像中的形状，这些形状可能有点歪斜/变形或不完整。形状由直线和圆弧组成（它们是足球场上的标记）。让我给你举个例子

要检测的形状：

要搜索的图像：

我尝试了几种方法：

1） 使用OpenCV的SimpleBlobDetector。这会检测到一个圆形形状，该形状是惩罚区域圆弧，但并不完全适合它。这是一个起点，但我担心它不够健壮，因为它没有检测到另一个不完整的圆（在半线上）。

2） 我还尝试用OpenCV的HoughCircles检测圆，但没有检测到

3） 我还尝试在基础图像上检测轮廓，并使用OpenCV的matchShapes将其与形状进行比较。这给了很多误报

4） 最后，我想到了一个自定义实现，它将识别图像中的所有垂直线（使用OpenCV的HoughLinesP），然后尝试沿每一行“滑动”形状图像（如本文第一张图片所示），计算匹配像素的百分比（在本例中，这将是添加到255的像素）。我还没有完全实现它，因为我看到了它的一些问题：速度和对所需形状的可能变形（甚至在我粘贴的示例中也可以看到）

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如果能给我一些关于如何解决这个问题的提示，我将不胜感激。

试着看看模板匹配在您的案例中是否有效-我读过，但从未使用过，因为我的印象是它只能找到精确的匹配。我错了吗？还有，它是如何处理旋转、缩放等问题的？我不知道你到底想检测哪些部分？@YunusTemurlenk分割足球场的线条（如第一次展览所示）。我认为你可以通过逐步缩放图像来进行模板匹配。为了提高性能，您可以使用2倍、4倍甚至16倍更小的图像。假设您没有丢失匹配的任何详细信息。通过旋转模板可以对方向执行相同的操作。但这将严重影响性能。您也可以尝试功能匹配。尝试看看模板匹配是否适用于您的情况-我读过，但从未使用过，因为我的印象是它只能找到精确的匹配。我错了吗？还有，它是如何处理旋转、缩放等问题的？我不知道你到底想检测哪些部分？@YunusTemurlenk分割足球场的线条（如第一次展览所示）。我认为你可以通过逐步缩放图像来进行模板匹配。为了提高性能，您可以使用2倍、4倍甚至16倍更小的图像。假设您没有丢失匹配的任何详细信息。通过旋转模板可以对方向执行相同的操作。但这将严重影响性能。您还可以尝试功能匹配。