是的，这是非常可行的。然而，根据图像所包含对象的类型，它们有不同的实现方式。假设图像中的物体都有统一的颜色，你可以很容易地执行颜色检测算法，根据像素找到物体的中心点，并使用图像分辨率作为参考来找到它的位置。
我的问题是关于任务的可行性。
请注意，我已经阅读了这个问题的解决方案，但你可以猜到我在这里不是在处理矩形和相机。
情况：
我需要把很多图片保存在一个文件夹中，所有这些图片都遵守以下规则：
- 在每张照片中，只有一个物体
- 物体可以是任何东西（汽车、马、人手…）
- 图片的大小和格式属于某一组
- 对象的背景始终为白色
- 对象本身的颜色可以是任何其他颜色（包括，为什么不包括，白色像素区域）
目标：
我想检测每个图像的对象是否居中。
开发环境：
- Python
- OpenCV
你认为这可行吗？
我希望我的问题不要太宽泛。我只是想知道这是否可以在没有人为干预的情况下自动完成。我有成千上万的。该程序将保存在一个单独的文件夹中，对象不在其中。
编辑：
根据上面的评论和答案：对我来说，如果我在一个居中的对象周围画一个正方形或矩形，则该正方形/矩形的边缘必须与图像的左侧和右侧等距，而对象的顶部和底部必须与图片的顶部和底面等距。
由于背景始终是指定的白色，这可能是您的最佳方法，因为您可以提取图像中的所有非白色（或不同色调的白色）对象。
如果你决定采用这种方法，我应该能够为你指出一些相关的代码
虽然是用c++编写的，但有关这方面的更多信息可以在下面的链接中找到。
http://opencv-srf.blogspot.co.uk/2010/09/object-detection-using-color-seperation.html
链接基于视频中的对象检测，但由于视频只是一系列图像，因此相同的概念可以用于图像