Задумывались ли вы о машинном обучении?
Например, небольшой CNN, который используется для распознавания цифр, может быть "переобучен" с помощью небольшого набора ваших изображений, Keras также имеет функцию увеличения данных, чтобы помочь гарантироватьподготовлен надежный классификатор.
В блоге Яша Катарии есть очень хорошая запись @ https://yashk2810.github.io/Applying-Convolutional-Neural-Network-on-the-MNIST-dataset/,, в которой загружен набор данных MNIST и обучена сеть, она проходит через всеэтапы, которые вам понадобятся для того, чтобы использовать ML для решения вашей проблемы.
Вы упоминаете, что пробовали сопоставление с шаблоном, однако вы также упоминаете, что поворот не важен, что для меня подразумевает, что объект можетбыть повернутым, что может привести к сбоям для TM.
Вы можете посмотреть LBP (локальные двоичные шаблоны) или, возможно, OpenCV's Haar Classifier (однако он чувствителен к вращению).
Кроме элементовЯ предположил, что найден отличный учебник @ https://gogul09.github.io/software/image-classification-python, который использует функции и машинное обучение, которые вы можете извлечь из внешнего вида.Я собираюсь обратиться к этой проблеме.
Я надеюсь, что на самом деле не предоставив вам ответа на ваш вопрос напрямую, я дал вам набор инструментов, которые вы можете использовать, которые помогут решить его с некоторыми затратами времени и чтением..