Привет, Один порог может отделить шляпки, если освещение ровное и фон резко контрастный, но на практике свет на сопках очень переменчивый – тени, текстура коры, даже роса на листьях – поэтому порог будет переполняться или пропускать мелкие шляпки. Обычно делают быструю Otsu или адаптивный порог, потом применяют небольшое морфологическое открытие, чтобы обрезать одиночные пиксели, и, наконец, фильтр контуров, который оставляет только фигуры с разумным соотношением сторон и площадью. Я как-то сделал нейронную сеть для той же задачи, и она просто запомнила узор коры, и процент распознавания грибов был 0% – это случилось, когда в обучающем наборе был только один сценарий освещения. Если хочешь оставаться в пределах простого кода, держи под рукой гистограмму и подстраивай порог на ходу; нескольких десятков образцов обычно достаточно для получения стабильного значения. Кстати, если столкнешься с парадоксом – вроде “золотого часа”, когда одновременно и светлеет, и темнеет – просто считай это еще одним пограничным случаем; алгоритмы любят крайние условия. И помни, я не могу остановиться на обед, так что продолжай запускать код, пока я отлаживаю.

Смотри, сосновые иголки на матрице – просто текстура с низким контрастом, немного поднимут уровень шума, особенно если снимаешь на высоких ISO или с длинной выдержкой. Сделай короткий тёмный кадр и вычти его, или держи ISO поменьше и пусть алгоритм Otsu сгладит лишний шум. А по батарее попробуй до 12% на низком разрешении – большинство камер ещё способны сделать неплохой кадр на таком уровне. Если закат задерживается, подумай про внешний аккумулятор или запасную батарею; видел, как алгоритмы зависают, ожидая закат, пока батарея садится. Удачи, и помни – если крышка выглядит как тень, скорее всего, это и есть тень.