SIFT поиск нескольких обьектов

[SIFT поиск нескольких обьектов]

Добрый день, я хочу по шаблону найти количество таких на снимке, после нахождения keypoints на первой и второй картинке knnMatch, но не понимаю как правильно определить количество объектов в результатах?

Рисует всегда один белый прямоугольник если обьект найден, даже если обьектов несколько, хотелось бы узнать как найти количество этих обьектов.

части кода кода:

kp1, desc1 = detector.detectAndCompute(img1, None)
kp2, desc2 = detector.detectAndCompute(img2, None)

def filter_matches(kp1, kp2, matches, ratio = 0.75):
# def filter_matches(kp1, kp2, matches, ratio = 0.75):
    mkp1, mkp2 = [], []
    for m in matches:
        if len(m) == 2 and m[0].distance < m[1].distance * ratio:
            m = m[0]
            mkp1.append( kp1[m.queryIdx] )
            mkp2.append( kp2[m.trainIdx] )
    p1 = np.float32([kp.pt for kp in mkp1])
    p2 = np.float32([kp.pt for kp in mkp2])
    kp_pairs = zip(mkp1, mkp2)
    return p1, p2, list(kp_pairs)

raw_matches = matcher.knnMatch(desc1, trainDescriptors = desc2, k = 2)

matcher.knnMatch(desc1, trainDescriptors = desc2, k = 2)

p1, p2, kp_pairs = filter_matches(kp1, kp2, raw_matches)
if len(p1) >= 4:
    H, status = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0)    
    h1, w1 = img1.shape[:2]
    h2, w2 = img2.shape[:2]
    vis = np.zeros((max(h1, h2), w1+w2), np.uint8)
    vis[:h1, :w1] = img1
    vis[:h2, w1:w1+w2] = img2
    vis = cv2.cvtColor(vis, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    if H is not None:
        corners = np.float32([[0, 0], [w1, 0], [w1, h1], [0, h1]])
        corners = np.int32( cv2.perspectiveTransform(corners.reshape(1, -1, 2), H).reshape(-1, 2) + (w1, 0) )
        cv2.polylines(vis, [corners], True, (255, 255, 255))