我正在研究 3 种对象的简单对象识别，即：1.书 2.杯子 3.球
我有每个样本的 50 个训练图像和每个样本的 20 个测试图像。我所有的处理和分类都执行得很好，这没有问题。
但我的问题是项目的最后一部分，我应该在测试图像中检测到的对象周围画一个矩形框。到目前为止，我检查了我的分类，它适用于贝叶斯分类。我的问题是，我有 50 个测试图像，我如何从 50 个样本中选择最佳匹配，以便能够在没有对象遮挡或可能包围更大区域的情况下绘制边界框。 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_detection/feature_detection.html 该链接显示了使用冲浪的一对一对象匹配，我在工作中尝试使用类似的算法，我计算了所有相同类型的关键点样本并执行匹配。但问题是我不知道选择哪个图像才能进行匹配。
如果您能给我一些提示，那将非常有帮助，谢谢