缩放和旋转模板匹配

Question

我正在使用匹配模板的方法与CV_TM_CCORR_NORMED来比较两个图像......我想制作这个旋转并缩放不变的...任何想法？

我尝试在图像和模板的傅立叶变换上使用相同的方法，但旋转后的结果仍然不同

Answer 1

在场景中旋转或缩放对象时，与matchTemplate匹配的模板效果不佳。

您应该尝试Features2D Framework中的openCV函数。例如SIFT或SURF描述符和FLANN匹配器。此外，您还需要findHomography方法。

Here是在场景中找到旋转对象的一个​​很好的例子。

<强>更新

简而言之，算法就是这样：

1. 查找对象图像的关键点 1.1。从这些关键点中提取描述符

2. 查找场景图像的关键点 2.1从关键点提取描述符

3. 按匹配器匹配描述符

4. 分析您的比赛

有不同类别的FeatureDetectors，DescriptorExtractors和DescriptorMatches，您可以阅读它们并选择适合您任务的那些。

• openCV FeatureDetector（上述算法中的步骤1和2）
• openCV DescriptorExtractor（算法中的步骤1.1和2.1） 上面）
• openCV DescriptorMatcher（上述算法中的第3步）

Answer 2

轮换不变

对于每个关键点：

1. 占据关键点周围的区域。
2. 使用渐变或其他方法计算此区域的方向角。
3. 将此角度的图案和请求区域旋转为0。
4. 计算此旋转区域的描述符并匹配它们。

缩放不变

请参阅BRISK方法

Answer 3

匹配模板刻度和旋转不变的方法比通过特征检测和单应性更容易（如果你知道它真的只旋转和缩放，但其他一切都是不变的）。 对于真实物体检测，上述建议的基于关键点的方法效果更好。

如果您知道它是相同的模板并且没有涉及透视变化，您可以使用图像金字塔进行缩放空间检测，并在该金字塔的不同级别上匹配您的模板（通过简单的东西，例如SSD或NCC ）。在金字塔的较高（=较低分辨率）水平上找到粗略匹配将是便宜的。实际上，它会如此便宜，您也可以在低分辨率级别上大致旋转模板，当您将模板追溯到更高的分辨率级别时，您可以使用更精细的旋转步进。这是一种非常标准的模板匹配技术，在实践中运行良好。