V3.1 货架栏数比较少时，检测出多条水平分割线的问题 V3.0 1. 行分割的改动部分 直接用canny边缘检测算法，对图片进行边缘提取（以前是利用Efficient graph-based image segmentation算法先对图片过分割， 再利用sobel算法进行边缘提取）。利用canny进行边缘提取后，再经腐蚀、膨胀运算。最后利用radon算法进行水平分割线检测。（此版 本的算法较之前简单明了，省去了许多冗余的操作，如“去除小部件”）； 2. 列分割的改动部分 此部分较之前有两大主要改动： 列分割之前，对行分割的得到的每栏图片进行再处理，去除标签栏对后续操作的影响，方法实现见新增的函数adjHorImgsV11()； 之前的版本利用窗口扫描的方式，提取主色调进行列分割，后发现这种方法适应性不强，影响分割结果的参数多，如扫描窗口大小、 用于直方图统计的bin的个数等。此版本中改用先提取边缘，再用radon算法检测垂直分割线的方法。实现细节详见GetHorLinesV21()。 3. 区块合并的改动部分 此部分较之前有两大主要改动： 不再利用色调来合并，而是通过统计相邻区块HSV前两通道H,S的直方图，作为特征向量，后比较两特征向量的余弦相似度来决定两区 块是否应该合并在一起。 如图1所示，之前的方法分别比较 (1, 2) (2, 3) (3, 4) (4, 5) (5, 6)，如果区块1与2相似，则去除分割线a，如区块2与3相似， 则去除分割线b，以此类推。这种方法会出现如下问题：假设1，2为一个物品，3，4为别一物品，b为其真实分割线，但如果(2, 3)判断 出现错误，就是将1，2，3，4合并在一起。改进方法在于此时不再单独用(2, 3)来判定分割线b，而是应该用(1+2, 3)来判定分割b，以 此类推。