Opencv 将图像拆分为对象并读取文本

我有以下问题：

从一个图像（例如：我的食品储藏室的图片）开始，我必须根据其中包含的不同对象将其分割为子图像

在隔离每个对象（并获得其图像）后，使用

split（）

函数分割通道对图像进行预处理

检测每个图像中包含的文本（例如花生包装上的“花生”）并读取其中包含的文本（使用tesseract libs）

使用SURF库检测每个图像中的符号（例如可口可乐瓶上的可口可乐徽标）

在解释我的目的时，问题是：

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-如何执行活动1

您是否尝试过模式识别和每个对象（已识别的模式）周围的后续感兴趣区域（

ROI

）？我当时正在做一些大致相似的事情，就是这样做的。但是我的问题很简单，因为照片总是从相同的距离拍摄的，所以恒定大小的

ROI

很好（对象大小相同）。嗨，谢谢你的回答，我没有尝试过，所以我会用这种方式检查。对于拍摄照片的距离来说，这不是一个问题（我的意思是，如果需要的话，我会保持它不变……这是一个我可以接受的约束）。然而，我有一个疑问：如果我超越了物体，模式识别是否有效？（一个在另一个上，或者一个部分覆盖另一个）？如果你想办法缩放感兴趣区域的大小，使其只留下你感兴趣的对象（例如，可以通过模式识别找到角），那么你不需要保持它不变。至于被超越的物体，如果它能检测到一个给定物体的特征（可以为每个物体设置一个集合，这样一些不同的东西总是可见的），它就应该被超越。