opencv在盒子中选择一个对象的最佳方式是什么？

Question

我正在使用opencv在Python中制作的学校项目，我有两个部分的问题。

我有6张照片的对象(one of each side)和a box filled with the same object之一。照片的质量很差，但我的下一次测试将会拍出更好的照片。我的目标是在框中找到最容易到达的对象（为了抓住它）。我意识到特征和轮廓检测的不同算法，并且我尝试了其中的一些与上面的照片，但我不知道哪种方法会给我最大的可能性来找到最容易到达的对象。

现在来看第二部分。当我找到一个对象时，我想在图片中找到它的位置，我不知道如何利用特征或轮廓检测的结果来获取对象像素中的位置。

这是我第一篇关于堆栈溢出的文章，以及我的第一个使用opencv的项目，如果问题不清楚，我还不清楚，而且我还在自己做一些测试，但是我指望已经做了类似的程序员这个。

Answer 1

正如Rick M在评论中所建议的那样，我尝试了使用ORB关键点检测的解决方案。

我执行ORB关键点检测对于您使用THIS DOCUMENT给出的图像。

这里是我得到什么：

有获得关键点的其他方法。访问THIS PAGE更多（SIFT，SURF，BRIEF等）

然后我进行功能使用THIS DOCUMENT匹配：

正如你可以看到我的比赛进行了仅仅5关键点。这些关键点中的3个似乎正确匹配。我没有匹配所有的关键点，否则就不清楚了。如果你有更好的图像质量，大部分的比赛都是正确的。

对于这种情况我用蛮力匹配。所提及的文件提供了FLANN匹配技术的详细信息。