Python Opencv识别相似对象之间的差异

我正在进行一个项目，以找出两个对象之间的差异，并用适当的模型代码标记它们

我需要一个关于如何使用OpenCV处理图像的建议，下面是一些图片

到目前为止，我在做了二值化阈值后，尝试计算两幅图像之间的黑色像素差，还计算了垫圈上存在的一些孔

我也尝试过使用功能点，但效果不好

还可以做些什么来改进检测

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谢谢

这些孔是非常好的特征，可以通过斑点分析进行可靠检测

首先，确定大圆的位置并确定其中心和半径。半径可能是第一个鉴别特征

接下来，围绕中心建立螺孔的配置。可以使用到中心的距离、孔的数量以及它们围绕中心定义的角度

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如果这还不够，您可以注册垫圈，并通过匹配螺孔、调整旋转、然后使用类似度量（如SAD或SSD）进行像素级比较，将其与模型进行比较。

这些孔是可以通过斑点分析可靠检测到的优秀特征

首先，确定大圆的位置并确定其中心和半径。半径可能是第一个鉴别特征

接下来，围绕中心建立螺孔的配置。可以使用到中心的距离、孔的数量以及它们围绕中心定义的角度

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如果这还不够，您可以注册垫片，并通过匹配螺孔、调整旋转、然后使用类似度量（如SAD或SSD）进行像素级比较，将其与模型进行比较。

为什么孔数不能区分这两种形状？它确实，但我有100多个这样的物体，形状和孔都不一样。这类物体中的任意两个可能有相同数量的孔，但形状不同。那么，还有什么是有意义的呢？直径、厚度、孔位置等。。。采取任何你无法区分的两种形状，找到一个新的概念来区分它们，然后把它作为一个特征添加到你的集合中。实际上，这是垫圈，我想不出直径是从我的角度考虑的一个特征Cris。因为这个垫圈也有不规则的形状。谢谢你的提示，我将试着通过比较两个类似的垫圈来找出我可以考虑的特征：为什么孔的数量不能区分这两种形状？它确实是这样的，但是我有100种这样的物体，形状和洞都是不同的。这类物体中的任意两个可能有相同数量的孔，但形状不同。那么，还有什么是有意义的呢？直径、厚度、孔位置等。。。采取任何你无法区分的两种形状，找到一个新的概念来区分它们，然后把它作为一个特征添加到你的集合中。实际上，这是垫圈，我想不出直径是从我的角度考虑的一个特征Cris。因为这个垫圈也有不规则的形状。谢谢你的提示，我会尝试找出什么我可以考虑的特点，通过比较两个类似的垫圈：