Существует много способов обнаружения объектов, и это все еще открытая проблема.
Вы можете начать с сопоставления с шаблоном . Вероятно, это самый простой способ решения проблемы, который заключается в создании свертки с известным изображением (IA) на новом изображении (IB). Это довольно простая идея, потому что это похоже на применение фильтра к сигналу, фильтр будет генерировать максимальную точку на изображении при обнаружении объекта, как показано на видео. Но эта техника имеет несколько минусов, не обрабатывает варианты в масштабе или ротации, поэтому она не имеет реального применения.
Также вы можете найти другой вариант более надежного сопоставления объектов, заключающийся в создании набора данных с такими функциями, как SIFT, SURF или ORB различных объектов, с помощью которого вы можете обучить SVM распознавать объекты
Вы также можете проверить модели деформируемых деталей. Однако современное обнаружение объектов основано на глубоком обучении, таком как Faster R-CNN, Alexnet, которое изучает функции, которые будут использоваться для обнаружения / распознавания объектов