如何在图像中检测到特定目标“徽标”，何时可能会失真？

Question

假设我在我的数据库中拥有所有这些商业产品的徽标（它们只是图像），我在现实世界中拍摄这些徽标的照片，我该如何制作它以便我的程序可以在我的照片中检测到这样的徽标？约束是：

例如，一名足球运动员可能穿着一件带有可口可乐标志的衬衫，而且他的衬衫上面都有皱纹，这会使徽标扭曲。以下是它的外观示例。左边是原始版本，右边是扭曲版本：

另一个例子是我直接拍摄一条街道的照片，在照片中，人行道上有一个麦当劳标志，从照片的角度来看，人行道上的麦当劳标志可能看起来像是“M”是的，而左边的'M'是原始图像：

因此，考虑到这些限制，徽标在现实世界中可能会以任何方式扭曲，当然，如果照片中的徽标被扭曲到我们无法想象的程度，那么这超出了范围。但如果徽标有原始的“气味”，那么它应该是可能的，不是吗？

在这种情况下，如何检测照片中的徽标？我应该寻找哪些算法或方法？

Answer 1

这更像是一项机器学习任务。在尽可能多的扭曲视图中获取徽标的示例图像。然后训练一些物体探测器为您找到徽标。

您可能想要考虑的事情

• 您需要大量的培训数据才能执行此操作。您可能希望生成合成（镜像）扭曲以获得足够的训练数据

• 关于物体检测的文献丰富，有许多不同的算法。没有解决方案可以立即使用。尝试几种算法，我从一袋词开始，或SVM

• 您可能需要执行“滑动窗口”检测样式才能在图像中找到徽标。将徽标视为您想要在一堆数据中检测到的2D图案

祝你好运！