Estou usando python e opencv. Meu objetivo é detectar peças em forma de "X" em uma imagem tirada com uma câmera raspberry pi. O projeto é que temos placas pré-impressas de tic-tac-dedo do pé e devemos imaginá-la sempre que uma nova peça é colocada no quadro (com carimbos de tinta). Em seguida, a saída diz que tipo de peça, se houver, está em que seção da placa do jogo da velha.

Aqui, tenho as linhas que detectamos na imagem em verde:

Como você pode ver, as peças em forma de "X" parecem não ser facilmente detectadas. Apenas uma linha em alguns dos carimbos é "vista".

Aqui está a aparência da detecção de borda após os filtros:

Meu método para detectar a peça em forma de "X" é verificar em cada seção todas as linhas com uma inclinação não horizontal / vertical. Meu problema é que os carimbos em forma de "X" não são linhas perfeitas; assim, meu código dificilmente capta as linhas.

Tentei aplicar um filtro de nitidez, usando a equalização do histograma e apenas usando a escala de cinza na detecção de bordas. Nenhuma delas detectou mais de uma linha em qualquer peça em forma de "X".

Aproximadamente o que estou fazendo:

#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)

Só estou aplicando isso a cada uma das 9 seções do quadro individualmente, mas isso não é realmente importante.

TLDR: Como posso criar minha imagem para que minhas linhas fiquem "nítidas" e nítidas? Gostaria de saber o que posso usar para fazer um "X" estampado parecer algumas linhas.