Image processing 图像处理：识别图像中相同对象的多个实例

我正在做一个项目，在这个项目中，我必须识别杂货店里的物品。您可以看到下面的示例图像：

我需要找到图像中存在的产品。结果图像示例如下所示：

---

像SURF、SIFT、ORB这样的OpenCV工具只检测图像中对象的一次出现。你能推荐一些论文或工具来解决这个问题吗。

通常有多种技术可以检测图像中同一对象的多个实例

最原始的方法是模板匹配。因此，您可以创建一个多比例和旋转的训练图像数据库，以便能够在不同条件下检测此类对象。但是有许多技术比这种遗留技术更好

其他一些技术使用的纹理特征在缩放、旋转或两者上都是不变的。例如，GLCM、LBP、HOG、SIFT、ORB等

您的语句

OpenCV工具（如SURF、SIFT、ORB）只检测到图像中对象的一次出现。

需要进一步增强

列出的工具并非用于检测对象，而是用于提取纹理特征的工具。 您可以调整它们以检测多个对象

有一个更好的方法来解决你的问题。似乎所有需要检测的对象都包含文本

tasay

。 您可以使用一组

形态学操作

轻松提取该文本，然后使用blob检测器检测文本的位置。 返回文本后，可以很容易地测量文本位置。 可以从文本位置轻松推断对象边界框

---

希望有帮助。

如何调整特征提取工具以检测多个对象？此外，还会有其他细粒度图像，TASSAY只是对象的一个例子。一些对象检测器在找到目标对象时会停止。通过编程，可以将对象检测器调整为在检测对象时不停止，并继续检测更多对象（如果有）。例如，此链接包含一个调整为检测多个面的MATLAB代码。