一次通过OpenCV检测多个对象中的一个

我没有OpenCV的经验，它的单词如SIFT、SURF等都很吓人。所以请原谅我这个蹩脚的问题

OpenCV是否能够在一次扫描中找到某个图片中的多个图像之一

主要价值是速度

假设在一个快速移动的物体上有一个高清摄像头，可以拍摄1920x1080张照片。沿着道路行驶的物体，带有路标、横幅和一些LED信息标志。所以这个快速移动的物体不应该错过任何路标

我担心的是，如果OpenCV重新扫描每个标志的摄像头镜头，则需要shot_time+n*scan_time来检测所有可能的道路标志。随着符号数量的增加，基本上处于打开状态的n*scan_time操作可能会花费很长时间，以至于快速移动的对象可能会错过下一个符号

那么，在OpenCV中是否有一种方法可以在单次扫描期间尝试查找不同的图像之一？如果是，这是它可以处理的极限，O比率是多少

类似的问题。在OpenCV中有没有一种方法可以在一次扫描中找到许多不同的图像

伪代码：

events = [
    'stop.png',
    'warning.png',
    'crossing_deer.png'
]

result = OpenCV.scan(camera_shot, events)

if 'stop.png' in result:
    handle_stop()
if 'warning.png' in result:
    awake_operator()
if 'crossing_deer.png' in result:
    prepare_for_impact()
    notify_wwf(deer=-1)

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1.您不希望找到多个图像，但希望检测多个对象中的一个！这与搜索特定的图像是完全不同的，从中你可能知道每个像素的大小。2.有可能设计出一种检测效果更好的算法：对多个目标中的一个进行分类。例如，一袋单词分类，但这些仍然取决于目标的数量。但是，如果你有一个合适的图像/对象描述，你可以尽早删除大部分目标，并将计算量减少到几个目标。此外，多个图像扫描不会成为瓶颈。“这很可能是你的逻辑，”米卡固定了标题。是的，主要目标是检测多个对象中的一个。我可能可以接受以下逻辑——如果发现一个对象，将其从检测中移除并重复该过程。但我不确定它是否如此容易删除。@Miki在1920x1080快照上扫描像100x100这样的单个图像需要多长时间？以大约1米/秒的速度，我需要读取标志信息至少四次，因此每25厘米物体需要能够处理道路信息。我每幅图像只有250毫秒的处理时间。你应该首先考虑如何检测你的物体。通常，它是自下而上和自上而下计算的组合。假设所有对象都可以使用相同的自底向上信息（例如边和颜色）进行计算，则只需计算一次自底向上信息。但毕竟，你要么自己学习计算机视觉，要么雇个专家来解决这个问题。