Estoy usando python y opencv. Mi objetivo es detectar piezas en forma de "X" en una imagen tomada con una cámara raspberry pi. El proyecto es que tenemos tableros de tres en raya preimpresos y debemos crear una imagen del tablero cada vez que se coloca una nueva pieza en el tablero (con sellos de tinta). Luego, la salida dice qué tipo de pieza, si hay alguna, está en qué sección del tablero de tres en raya.

Aquí, tengo las líneas que he detectado en la imagen en verde:

Como puede ver, las piezas en forma de "X" no parecen detectarse fácilmente. Solo una línea en algunos de los sellos se "ve".

Así es como se ve la detección de bordes después de los filtros:

Mi método para detectar la pieza en forma de "X" es verificar en cada sección cualquier línea con una pendiente no horizontal / vertical. Mi problema es que los sellos en forma de "X" no son líneas perfectas; por lo tanto, mi código apenas se repite en las líneas.

Intenté aplicar un filtro de enfoque, usando la ecualización de histograma y simplemente usando la escala de grises en la detección de bordes. Ninguno de estos ha detectado más de 1 línea en ninguna pieza en forma de "X".

Aproximadamente lo que estoy haciendo:

#sharpen image using blur and unsharp method
gaussian_1 = cv2.GaussianBlur(image, (9,9), 10.0)
unsharp_image = cv2.addWeighted(image, 1.5, gaussian_1, -0.5, 0, image)
#apply filter to find stamp pieces, histogram equalization on greyscale
hist_eq = cv2.equalizeHist(unsharp_image)
#edge detection (input,threshold1,threshold2,size_for_sobel_operator)
edges = cv2.Canny(hist_eq,50,150,apertureSize = 3)
#find lines (edges,min_pixels,min_degrees,min_intersections,lineLength,LineGap)
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,50,minLineLength,maxLineGap)

Solo estoy aplicando esto a cada una de las 9 secciones del tablero individualmente, pero eso no es realmente importante.

TLDR: ¿Cómo puedo hacer mi imagen para que mis líneas sean "nítidas" y nítidas? Me gustaría saber qué puedo usar para hacer que una "X" estampada parezca unas pocas líneas.