移动端（iOS/Android）货架水平角度偏差检测技术方案问询

核心需求 #

分析零售货架照片，检测货架栏杆/边缘与水平线的夹角；无有效货架线条时返回“Not Detectable”，偏差超过15度则标记为错位，可利用货架栏杆、价签条、商品排作为水平线索。同时希望引导用户避免上传角度不当、货架不可检测的模糊图片。

已尝试方案及问题 #

使用OpenCV的Probabilistic Hough Line Transform及Apple的VNDetectHorizonRequest，但结果不准确、不可靠，存在以下问题：

• Hough变换识别大量非货架线条（商品边缘、标签文字、反光）
• 光照或商品密度细微变化会导致结果差异大
• 无法区分“无有效货架线条”与噪声检测
• 货架实际倾斜时结果错误

待咨询方向 #

• 移动端检测货架水平线的最可靠方法
• 如何计算检测线条与水平线的夹角
• 判断货架“无法检测”的规则
• 处理模糊、遮挡、低对比度货架图像的最佳实践

具体优化建议请求 #

• 运行Hough变换前，是否有更优预处理流程（形态学操作、掩码等）来隔离货架栏杆
• 是否有评分/置信度阈值策略，判断返回“Not Detectable”还是低置信度角度
• iOS平台是否有替代方案（CoreML、ARKit平面、CoreMotion）可提升结果一致性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kdgiri