Всем привет. Собираюсь сделать детектор изменения ракурса камеры. Для этого хочу

повесить в зоне видимости камеры таблички и находить изображение в кадре. Если координаты сменятся-вероятно камера сместилась
Таблички планируются чб, чтобы при смене режима день-ночь картинка осталась примерно той же
Сейчас это опробовано на табличках с трёхзначным числом "101" "102" в паре мест (где эти таблички были в кадре и не очень мелко), неплохо работало
res = cv2.matchTemplate(img_grey, patt, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
loc = np.where(res>thres)

вопросы:
1) может ли кто то с опытом подсказать узор на табличке, который будет хорошо определяться и не будет встречаться в застройке/грузовиках?
2) какой примерно размер в пикселях должен оказаться у таблички, чтоб её могло качественно находить? (в итоге это повлияет на то как близко к камере ее ставить)

Этот алгоритм работает в узком диапазоне изменений.

я не очень понял что это значит (( если камеру настолько сильно кто то сдвинул что табличка не в кадре, то я тоже пойму что ракурс сменился

Мне кажется, что вы как-то слишком усложняете решение задачи. Думаю, что это решается намного легче, чем через поиск табличек и текста в кадре

ну я других способов не знаю

Я про изменение картинки из-за условий освещённости, погоды, времени суток

у камеры есть ИК подсветка, а сверху ещё и фонарь. А ещё картинка чб, так что освещённость не должна вроде бы влиять. это синий-зеленый могут при плохом освещении выглядеть чёрными. а тут черный как был так и останется Собственно я уже знаю что это удовлетворительно работает, я в прошлую зиму тестировал 2 месяца. У меня вопрос по узорам. 101 может встретиться в номере грузовика, вместо таблички. Есть ли какие то чб узоры, которые в ветках, заборах, грузовиках и бытовках не встречаются?

Я бы искал способ который не использует привязку к табличкам

чтобы камера не меняла ракурс используй синюю изоленту.

очень много надо синей изоленты, чтобы ей забетонировать 350 камер и врезавшийся грузовик или оперевшийся на камеру человек не смогли ее свернуть

cv2.matchTemplate(img_grey, patt, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) вот же вроде