OpenCV での矩形検出の3大課題は古典 CV でも改善余地がある。(1)関係ない矩形の誤検出→「矩形なら何でも」から「らしさスコアで絞る」に変える。面積比、アスペクト比、四角形近似の安定性、凸性、塗りつぶし率(contourArea/boundingRectArea)、内部のエッジ密度などでスコアリングし閾値未満を捨てる。(2)1つを二重検出→RETR_TREE で親子輪郭を見、内包関係・IoU・中心距離で統合し score 最高の1件に潰す。候補抽出後に必ず統合フェーズを入れる。(3)手ブレで矩形が消える→単フレーム判定ではなく tracking の問題。前フレームとのマッチング、数フレーム連続で stable 判定、1-2フレームの欠落許容、座標の移動平均を入れる。「検出されたか」と「表示するか」を分け、表示は緩く、撮影対象は stable のみとする。