我想了解在图片或增强现实设置中使用几乎相同的单个参考图像执行对象检测的解决方案。
更具体地说：我想检测平面（即2维）和大多数矩形物体。我有一个数据库，其中包含要检测的对象的“完美”参考图像（高质量，正面完整，颜色准确，无变化等），但每个对象可能只有一个参考。 我说的是徽标，名画和扑克牌之类的东西，因此参考文献将具有与对象完全相同的内容，形状和比例。根据我的理解，对象和参考之间的唯一区别可能是视角和照明条件上的区别。让我们假设这些都不是非常极端的（例如，没有锐角或彩色光）。
我知道图像识别和物体检测通常需要许多训练图像，但是鉴于这些简化的条件，是否有办法使它处理一个或几个图像（或通过变换一个图像来创建多个图像）？
我在这里和其他地方看过，到目前为止，我发现的唯一东西是Vuforia SDK的示例：https://www.youtube.com/watch?v=MtiUx_szKbI&t=1m10s。纸牌游戏中一张纸牌的图像显然足以创建覆盖图，所以我认为有很多方法。这不是我的专业领域，所以我希望你们能帮助我：）
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如果没有透视畸变，则可以使用简单的归一化互相关。但是既然有，您可能要使用SURF。使用SURF在世界图像中查找参考图像的基本算法是：
请查看本教程，它会逐步指导您完成以下操作：http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_feature_homography/py_feature_homography.html#feature-homography