使用openCV中的功能进行模板匹配

Question

我有一组模板图像，我需要比较测试图像并找到最佳匹配。鉴于我们有一个SIFT描述符，我选择最佳特征匹配，并且在最佳匹配的3 *距离内的所有特征匹配被认为是良好匹配。然后我把所有好比赛的距离加起来。我不知道这是否是一个好方法，因为我认为我还应该考虑好比赛的数量，而不仅仅是好比赛之间距离的平均值。我是模板匹配的新手，所以我很感激您的意见。

Answer 1

在这些测试图像中，您要查找的模板是否始终处于相同的视角（未失真）？如果是这样，我建议使用比使用特征点匹配更准确的技术。 OpenCV提供了一个名为matchTemplate()的函数，甚至还有一个gpu实现。您的度量可以基于该函数的像素平均结果。

如果它们失真，那么使用SIFT或SURF就足够了。您应该通过findHomography()发送您的积分匹配，这将使用RANSAC删除异常值。在此测试中幸存的匹配数可用作确定是否找到对象的度量。