问如何可靠地在图像上找到复选框(使用cv2.findContos或其他技术)？

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我试着识别这张图片上的六个方格：

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检测检查或黑色(在这里(1,1)和(3,2))。

• 周围可以有一些文本，也可以有一些绘图，但是没有任何与复选框类似的内容。
• 图像可以稍微旋转。

方法1

我试过：

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for j, c in enumerate(contours):
    cv2.drawContours(imgcolor, [c], 0, COLORS[j % len(COLORS)], thickness=1)

但结果相当糟糕：

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到目前为止我尝试过的是：

• 用cv2.contourArea(c)按面积过滤
• 使用 形状=cv2.proxPolyDP(c，0.05 * cv2.arcLength(c，True)，closed=True) 只保留if len(shape) == 4:的矩形，但这是行不通的，因为其中一些方块被分割成两到三个等高线:见右上角，它被识别为红色+青色轮廓。
• 注:一些方块被轮廓成功地识别出来，但即使是被两个等高线识别，所以当我们drawContour时，我们看到了在同一方格上的2等高线。

方法2

是否可以在原始图像与这个"3x2框模式“的所有”位置移位+旋转+重新标度“版本之间使用相关性：

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这会让我们有一个好的发现吗？

TL;DR：

如何可靠地识别该图像上的6个框并找到选中或黑色的框？。