我们首先学习了OpenCV的基础知识，然后对图像进行了一些基本的图像处理和操作，然后进行了图像分割以及使用OpenCV和python语言进行的许多其他操作。在本节中，我们将使用模板匹配执行一些简单的对象检测技术。我们将在图像中找到一个对象，然后描述其特征。特征是图像的常见属性，例如角，边等。我们还将介绍一些常见且流行的对象检测算法，例如SIFT，SURF，FAST，BREIF和ORB。
如之前的教程所述， OpenCV是开源通勤者视觉库 ，具有C ++，Python和Java接口，并支持Windows，Linux，Mac OS，iOS和Android。因此，可以在具有Python和Linux环境的Raspberry Pi中轻松安装它。带有OpenCV和附加摄像头的Raspberry Pi可用于创建许多实时图像处理应用程序，例如人脸检测，人脸锁，物体跟踪，汽车车牌检测，家庭安全系统等。
对象检测和识别形成了计算机视觉最重要的用例，它们被用来做强大的事情，例如
- 标记场景
- 机器人导航
- 自动驾驶汽车
- 身体识别（Microsoft Kinect）
- 疾病和癌症检测
- 面部识别
- 手写识别
- 识别卫星图像中的物体
物体检测与识别
对象识别是对象检测的第二级，其中计算机能够从图像中的多个对象中识别出一个对象，并且可能能够识别该对象。
现在，我们将执行一些图像处理功能以从图像中查找对象。
从图像中查找对象
在这里，我们将使用模板匹配来查找图像中的字符/对象，使用OpenCV的 cv2.matchTemplate（） 函数来查找该对象
导入cv2 导入numpy作为np
加载输入图像并将其转换为灰色
image = cv2.imread（'WaldoBeach.jpg'） cv2.imshow（'people'，image） cv2.waitKey（0） gray = cv2.cvtColor（image，cv2.COLOR_BGR2GRAY）
加载模板图片
template = cv2.imread（'waldo.jpg'，0） #图像上对象模板匹配的 结果= cv2.matchTemplate（gray，template，cv2.TM_CCOEFF） sin_val，max_val，min_loc，max_loc = cv2.minMaxLoc（结果）
创建边界框
top_left = max_loc #将边界矩形的大小增加50个像素 bottom_right =（top_left + 50，top_left + 50） cv2.rectangle（image，top_left，bottom_right，（0,255,0），5） cv2.imshow（'找到对象' ，image） cv2.waitKey（0） cv2.destroyAllWindows（）
在 cv2.matchTemplate（gray，template，cv2.TM_CCOEFF）中 ，输入灰度图像以找到对象和模板。然后应用模板匹配方法从图像中查找对象，此处使用 cv2.TM_CCOEFF 。
整个函数返回结果输入的数组，该结果是模板匹配过程的结果。
然后，我们使用 cv2.minMaxLoc（result） ，它给出在图像中找到对象的坐标或边界框，当我们获得这些坐标时，在其上绘制一个矩形，并拉伸该框的一些尺寸，以便对象可以轻松地放入矩形内部。
有多种执行模板匹配的方法，在这种情况下，我们使用 cv2.TM_CCOEFF 表示相关系数。
这里的关键点是使用筛选检测器提取的（X，Y）坐标，并使用cv2绘制关键点函数在图像上绘制。
冲浪
导入cv2 导入numpy作为np 图像= cv2.imread（'paris.jpg'） 灰色= cv2.cvtColor（图像，cv2.COLOR_BGR2GRAY）
创建SURF Feature Detector对象，这里我们将粗略阈值设置为500
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create（500） 关键点，描述符= surf.detectAndCompute（灰色，无） 打印（“检测到的关键点数量：”，len（关键点））
在输入图像上绘制丰富的关键点
图像= cv2.drawKeypoints（图像，关键点，无，标志= cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS） cv2.imshow（'特征方法 -SURF '，图像）cv2.waitKey（）cv2.destroyAllWindows（）
控制台输出：
快速
导入cv2 导入numpy作为np 图像= cv2.imread（'paris.jpg'） 灰色= cv2.cvtColor（图像，cv2.COLOR_BGR2GRAY）
创建FAST Detector对象
fast = cv2.FastFeatureDetector_create（） #获取关键点，默认情况下，非最大抑制为On #关闭设置fast.setBool（'nonmaxSuppression'，False） 关键点= fast.detect（gray，None） print（“关键点数量检测到：“，len（keypoints））
在输入图像上绘制丰富的关键点
图像= cv2.drawKeypoints（图像，关键点，无，标志= cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS） cv2.imshow（'特征方法-快速'，图像） cv2.waitKey（） cv2.destroyAllWindows（）
控制台输出：
简要
导入cv2 导入numpy作为np 图像= cv2.imread（'paris.jpg'） 灰色= cv2.cvtColor（图像，cv2.COLOR_BGR2GRAY）
创建FAST检测器对象
简要= cv2.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create（）
创建摘要提取器对象
#brief = cv2.DescriptorExtractor_create（“ BRIEF”） #确定关键点 关键点= fast.detect（灰色，无）
使用Brief获取描述符和新的最终关键点
关键点，描述符= brief.compute（灰色，关键点） 打印（“检测到的关键点数：”，len（关键点））
在输入图像上绘制丰富的关键点
图像= cv2.drawKeypoints（图像，关键点，无，标志= cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS）cv2.imshow（'特征方法-简明'，图像）cv2.waitKey（）cv2.destroyAllWindows（）
控制台输出：
天体
导入cv2 导入numpy作为np 图像= cv2.imread（'paris.jpg'） 灰色= cv2.cvtColor（图像，cv2.COLOR_BGR2GRAY）
创建ORB对象，我们可以指定所需的关键点数量
orb = cv2.ORB_create（） #确定关键点 关键点= orb.detect（灰色，无）
获取描述符
关键点，描述符= orb.compute（灰色，关键点） print（“检测到的关键点数：”，len（关键点）
在输入图像上绘制丰富的关键点
图片= cv2.drawKeypoints（图片，关键点，无，标志= cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS） cv2.imshow（'特征方法 -ORB '，图片）cv2.waitKey（）cv2.destroyAllWindows（）
控制台输出：
我们可以指定最大数量为5000的关键点数量，但是默认值为500，即，如果未为任何关键点值指定，ORB会自动检测到最佳的500个关键点。
因此，这就是在OpenCV中进行对象检测的方式，相同的程序也可以在安装了OpenCV的Raspberry Pi中运行，并且可以用作具有Google Lens的智能手机之类的便携式设备。
本文引用了Rajeev Ratan创建的Udemy上的Python with Deep Learning课程中的Master Computer Vision™OpenCV4 in Python with Deep Learning课程，订阅该课程以了解有关Computer Vision和Python的更多信息。