Я ищу решение, ОЧЕНЬ похожее на то, что вы получаете, если использовали приложение для iPhone «SnapTell».Вы делаете снимок чего-либо и получаете его фактическое изображение, а также цены, сведения и свойства продукта.
Ситуация: Я работаю над разработкой комбинации машины и программного обеспечения.для моей компании.Аппарат снимает изображение печатной продукции (подарочные карты, поздравительные открытки, фотографии и т. Д.) Фиксированного размера и сравнивает ее с базой данных из 50 000 изображений, которые представляют собой хорошо обрезанные сканы продукта хорошего качества.Он решает, какая запись в базе данных, что продукт, и принимает решения оттуда на основе изображений других свойств в базе данных (цена, рынок, что с ним делать и т. Д ...)
Изображения могут быть разных размеров (занимают разные проценты страницы)
Изображения могут поворачиваться
Изображенияможет быть в другом масштабе (некоторые могут быть увеличены в части подобных объектов).
Проблема Продукты, как правило, являются ценными и не могут быть помеченыкоды и прочее, поэтому распознавание изображений - мой единственный вариант на данный момент.Приложение конечного результата пишется на c # .net.Я ищу способ сделать одно изображение и с очень высокой степенью точности и скорости сравнить снимок с базой данных изображений.
Текущее мышление В своем исследовании я столкнулся с SIFT, а затем с SURF.Я думал, что если я разбью каждое исходное высококачественное изображение на секции с высоким приоритетом или скажу сетку из 9х9 секций, то сохраню дескрипторы SURF для каждого раздела в базе данных с каким-то числовым счетом.тогда я мог бы сделать то же самое с новым входящим продуктом, который сфотографировал.
Я мог бы разбить это таким же образом и искать в базе данных по различным SURF-дескрипторам или что-то в этом роде.
Я даже на правильном пути?Существуют ли библиотеки для такого рода вещей?
HELP!