opencv在盒子中選擇一個對象的最佳方式是什麼？

Question

我正在使用opencv在Python中製作的學校項目，我有兩個部分的問題。

我有6張照片的對象(one of each side)和a box filled with the same object之一。照片的質量很差，但我的下一次測試將會拍出更好的照片。我的目標是在框中找到最容易到達的對象（爲了抓住它）。我意識到特徵和輪廓檢測的不同算法，並且我嘗試了其中的一些與上面的照片，但我不知道哪種方法會給我最大的可能性來找到最容易到達的對象。

現在來看第二部分。當我找到一個對象時，我想在圖片中找到它的位置，我不知道如何利用特徵或輪廓檢測的結果來獲取對象像素中的位置。

這是我第一篇關於堆棧溢出的文章，以及我的第一個使用opencv的項目，如果問題不清楚，我還不清楚，而且我還在自己做一些測試，但是我指望已經做了類似的程序員這個。

Answer 1

正如Rick M在評論中所建議的那樣，我嘗試了使用ORB關鍵點檢測的解決方案。

我執行ORB關鍵點檢測對於您使用THIS DOCUMENT給出的圖像。

這裏是我得到什麼：

有獲得關鍵點的其他方法。訪問THIS PAGE更多（SIFT，SURF，BRIEF等）

然後我進行功能使用THIS DOCUMENT匹配：

正如你可以看到我的比賽進行了僅僅5關鍵點。這些關鍵點中的3個似乎正確匹配。我沒有匹配所有的關鍵點，否則就不清楚了。如果你有更好的圖像質量，大部分的比賽都是正確的。

對於這種情況我用蠻力匹配。所提及的文件提供了FLANN匹配技術的詳細信息。