Если вам нужно решение, которое не слишком сложное, но более надежное, чем сопоставление с шаблоном, я предлагаю вам проголосовать за HIF для дескрипторов SIFT. Этот метод обеспечивает некоторую степень устойчивости к различным проблемам, включая частичную окклюзию знака, изменения освещенности и деформации знака. В частности, метод полностью инвариантен к вращению и равномерному масштабированию объекта шаблона.
Основная идея алгоритма заключается в следующем:
a) извлекать SIFT-элементы из шаблона и запрашивать изображения.
b) установить произвольную контрольную точку в шаблонном изображении и рассчитать для каждой ключевой точки в шаблонном изображении вектор от контрольной точки до контрольной точки.
c) сопоставить ключевые точки из изображения шаблона с изображением запроса.
d) голосовать за каждую подобранную ключевую точку для всех положений объекта в изображении запроса, с которым эта ключевая точка соглашается Это делается с использованием векторов, рассчитанных на шаге (b), а также расположения, масштаба и ориентации совпадающих ключевых точек в изображении запроса.
e) Если объект действительно находится на изображении, карта голосов должна иметь сильный локальный максимум в своем местоположении.
f) При желании вы можете проверить обнаружение с помощью сопоставления с шаблоном.
Подробнее об этом методе можно прочитать в Википедии здесь или в оригинальной статье (Д. Лоу) здесь .