有人会分享他们关于 OpenCV 特征检测和基准标记提取的知识吗？
我试图在场景中找到一个基准标记（见下图）（使用 MS Paint 自行创建的 ARTag 样式）。
使用 Harris 角点检测，我可以充分定位标记图像的角点。同样，使用 Harris 角点检测，我可以找到场景中标记的大部分角点。然后我使用 SIFT 提取标记图像和场景图像的描述符。然后我尝试了 BF 和 FLANN 进行特征匹配。然而，两种匹配算法都倾向于将错误的角点匹配在一起。
我可以做些什么来提高准确性吗？还是有其他更适合此应用的检测方法？
部分代码：
GoodFeaturesToTrackDetector harris_detector(6, 0.15, 10, 3, true);
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
harris_detector.detect(im1, keypoints1);
harris_detector.detect(im2, keypoints2);
SiftDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptors1, descriptors2;
extractor.compute( im1, keypoints1, descriptors1 );
extractor.compute( im2, keypoints2, descriptors2 );
BFMatcher matcher;
//FlannBasedMatcher matcher;
std::vector< DMatch > matches;
matcher.match( descriptors1, descriptors2, matches );