如何检测6米外的彩色文本？

Question

我正在使用python，PIL，opencv和numpy来检测单色文本（即一个是红色，一个是绿色）。我想在直播期间在6米外的地方检测到这些彩色文本。我使用了颜色检测方法，但在30至50厘米后它们不起作用。相机应接近颜色。作为检测这些文本的第二种方法，我使用了ctpn方法。尽管它检测文本，但是它不提供这些文本的坐标，因为我也需要文本的坐标点。我还尝试了Matlab中的OCR方法来自动检测自然图像中的文本，但是由于它发现了另一个小的对象作为文本，因此失败了。我对如何做感到很困惑。

例如，假设在6米外捕获的图像中有两个不同的文本。一个文本为绿色，另一文本为红色。这些文字的宽度约为40-50厘米。另外，它们只是两个不同的词，不是长文本。如何检测它们并将它们的位置指定为（x1，y1）和（x2，y2）？那可能吗 ？需要任何成功的提示吗？

import numpy as np
from PIL import Image

# Open image and make RGB and HSV versions
RGBim = Image.open("AdjustedNewMaze3.jpg").convert('RGB')
HSVim = RGBim.convert('HSV')

# Make numpy versions
RGBna = np.array(RGBim)
HSVna = np.array(HSVim)

# Extract Hue
H = HSVna[:,:,0]

# Find all green pixels, i.e. where 100 < Hue < 140
lo,hi = 100,140
# Rescale to 0-255, rather than 0-360 because we are using uint8
lo = int((lo * 255) / 360)
hi = int((hi * 255) / 360)
green = np.where((H>lo) & (H<hi))

# Make all green pixels black in original image
RGBna[green] = [0,0,0]

def find_nearest(array, value):
    array = np.asarray(array)
    idx = (np.abs(array - value)).argmin()
    return array[idx]

value = 120 & 125

green = find_nearest(RGBna, value)
print(green)

count = green[0].size
print("Pixels matched: {}".format(count))
Image.fromarray(green).save('resultgreen.png')