与样本产品图像相比，我参与了测试样本产品图像的项目。我提出了两种方法，但每种方法都遇到了问题。
方法1.删除背景，根据特征重新对齐图像，然后通过减法找出两个图像的差异。 问题：我正在考虑使用模板匹配来提取感兴趣的区域并保存为新图片。但是，是否可以使用模板匹配来提取？我看到opencv提供的示例可以在匹配的对象周围创建一个框架或矩形。因此，在新图片中将它作为中心似乎是可行的。如果可能的话，将正方形作为新图片的中心匹配的方法是什么？这似乎有点困难，因为匹配的矩形可能不是水平的。
方法2.级联分类器训练：似乎我可以训练分类器以了解坏图像是什么以及图像是什么。 问题：然而，从opencv的分类器检测样本中，它被用于在视频期间进行比较。是否有可能在图像上这样做？另外，如何调整样本误差或分类器检测的精度？
如果您有任何其他可行的建议，请给我一些建议。谢谢你的关注！