Обнаружение 2D изображения в Open CV

Question

Какой наиболее разумный алгоритм или комбинация алгоритмов использовать из OpenCV для решения следующей задачи:

• У меня есть набор небольших 2D-изображений.Я хочу определить расположение этих субизображений на большом изображении.
• Субъективы обычно составляют около 32x32 пикселей, а увеличенное изображение - около 400x400.
• Субизображения не всегда квадратные, инапример, содержит альфа-канал.
• Опционально - изображение большего размера может быть зернистым, сжатым, повернуто в 3D или слегка искажено

Я пробовал cvMatchTemplate, с очень плохими результатами (сложночтобы правильно сопоставить и большое количество ложных срабатываний, со всеми методами сопоставления).Некоторые проблемы возникают из-за того, что OpenCV не может соответствовать шаблону альфа-канала.

Я пробовал ручной поиск, который, кажется, работает лучше и может включать альфа-канал, но оченьмедленно.

Спасибо за любую помощь.

Answer 1

1. cvMatchTemplate использует тип метрики MSE (SQDIFF / SQDIFF_NORMED) для сопоставления.Этот вид метрики будет штрафовать различные значения альфа строго (из-за квадрата в уравнении).Вы пробовали нормализованную взаимную корреляцию?Известно, что лучше моделировать линейные изменения интенсивности пикселей.
2. Если NCC не выполняет эту работу, вам необходимо преобразовать изображения в пространство, где различия в интенсивности не оказывают большого влияния.например, вычислить изображение прочности кромки (canny, sobel и т. д.) и запустить cvMatchTemplate для этих изображений.
3. Учитывая большую разницу в масштабах изображений (~ 10x).Для определения правильной шкалы соответствия необходимо использовать пирамиду изображений.Рекомендуем начать со шкалы (2 ^ 1 / x: x - правильная шкала) и распространить оценку вверх по пирамиде.

Answer 2

Вам нужно что-то вроде SIFT или SURF.