我不需要一个有效的解决方案，但我正在寻找能够通过一些有用的提示/链接将我推向正确方向的人：
我有一个基准图像（可以是例如十字或点或任何简单的几何图形）。图像源本身以某种方式点亮，使得人不喜欢所得到的图像，但基准的对比度非常好。接下来，我对该基准（矢量数据格式）及其名义位置进行了清晰的几何描述。
现在我希望OpenCV在图像中找到基准并返回其真实的当前位置（以及可能的基准旋转）。
如何使用OpenCV完成此操作？我发现的教程总是使用复杂的模式，如面部和图片，这些模式没有针对基准检测本身进行优化，因此它们都使用非常复杂的学习/描述方法。
答案 0 :(得分：10)
根据您的基准，您可以使用不同的方法。已经在OpenCV中实现的一种非常常见的方法是SIFT，它在图像中找到尺度不变的鲁棒点。继续进行的方式是：
在您的基准线上离线运行 SIFT 。这会生成要跟踪的关键点。
运行 SIFT 实时（或 FAST ，也可以生成 SIFT描述符）以查找场景中的关键点。
使用匹配器（例如， FLANN匹配器）查找图像中找到的与基准点相对应的关键点。
为匹配的点运行findhomography()。从找到的单应性H矩阵3x3，您可以obtain the camera pose。
还有更多的方法，这是我喜欢的方式，而且非常快速。