Python 比较两幅图像并检测它们的特征

我正在研究使用OpenCV和python进行图像处理的“反向图像搜索”和 我的问题是，我如何才能找到图像中的各种对象。 我使用cv2.calchist来查找图像的特征并进行训练，但在查找对象方面没有很好的效果，它给我的结果更多的是根据颜色，而不是形状和特征

我的提取功能代码是：

image=cv2.imread(args["query"])
hsvimg = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

ret, thresh = cv2.threshold(hsvimg, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
edged = cv2.Canny(hsvimg, 50, 100)
edged = cv2.dilate(edged, None, iterations=1)
edged = cv2.erode(edged, None, iterations=1)
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1]

features = []

(cnts, _) = contours.sort_contours(cnts)

maxArea = -1
#detect bigest ellipse
for c in cnts:
    if len(c) < 5:
        continue

    (ex, ey), (MA, ma), angle = cv2.fitEllipse(c)

    if angle == 0:
        continue

    ellipseArea = math.pi * MA * ma / 4

    if ellipseArea > maxArea:
        maxArea = ellipseArea


for c in cnts:
    if len(c) < 5:
        continue
    (ex, ey), (MA, ma), angle = cv2.fitEllipse(c)
    if angle == 0:
        continue

    ellipseArea = math.pi * MA * ma / 4
    if ellipseArea != maxArea:
        continue

    ellipse = cv2.fitEllipse(c)


    mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")
    cv2.ellipse(mask, ellipse, 255, -1)

    hist = cv2.calcHist([image], [0, 1, 2], mask, self.bins, [0, 180, 0, 256, 0, 256])
    hist = cv2.normalize(hist, hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).flatten()

    features.extend(hist)

return features

image=cv2.imread（args[“query”]）
hsvimg=cv2.cvt颜色（图像，cv2.COLOR\u BGR2HSV）
ret，thresh=cv2.阈值（hsvimg，127255，cv2.thresh_二进制）
边缘=cv2.Canny（hsvimg，50，100）
边缘=cv2。扩张（边缘，无，迭代次数=1）
边缘=cv2。侵蚀（边缘，无，迭代次数=1）
cnts=cv2.findContentours（edge.copy（），cv2.RETR_EXTERNAL，
cv2.链条（近似简单）
cnts=cnts[0]如果imutils.is_cv2（）其他cnts[1]
功能=[]
（CNT，U）=等高线。等高线排序（CNT）
maxArea=-1
#检测最大椭圆
对于碳纳米管中的碳：
如果len（c）<5：
持续
（ex，ey），（MA，MA），角度=cv2.椭圆（c）
如果角度=0：
持续
ellipseArea=math.pi*MA*MA/4
如果ellipseArea>maxArea：
最大面积=椭圆面积
对于碳纳米管中的碳：
如果len（c）<5：
持续
（ex，ey），（MA，MA），角度=cv2.椭圆（c）
如果角度=0：
持续
ellipseArea=math.pi*MA*MA/4
如果ellipseArea！=最大面积：
持续
椭圆=cv2。椭圆（c）
掩码=np.0（image.shape[：2]，dtype=“uint8”）
椭圆（遮罩，椭圆，255，-1）
hist=cv2.calcHist（[image]、[0,1,2]、mask、self.bin、[0,180,0,256,0,256]）
hist=cv2.normalize（hist，hist，025，cv2.NORM\u MINMAX）.flatten（）
功能。扩展（历史）
返回特性

此代码表示下面的两个imeges是相同的

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请提供一些代码示例请提供一些代码示例