变形的模板/图像匹配

Question

好吧，我一直想知道在图像/模板中找到变形子图像的好方法。此时我正在使用cv2.matchTemplate，它不时工作，它取决于给定的容差级别，以及背景“噪声”：其他对象可能相似，因此如果公差则返回很高兴。

当前的算法是这样的（伪）/只返回一个匹配（多重匹配得到类似 - 这是这个问题的实际情况）：

haystack = im.read("stack.bmp")
image = Image.open("im.bmp")
MATCH = []
PIL_rotateImage for 0 to 360: # You get the point..
    image = np.array(rotatedImage)
    result = cv2.matchTemplate(image, haystack, algorithm) #algorithm: CCOEFF_NORMED
    resultMax = result.max()
    y,x = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)
    MATCH.append([resultMax, (x,y)])

Best_match = sorted(MATCH, key=itemgetter(0))[0] 
if Best_match[0] < minval: return False
*.....*

假设您有一个包含变形（部分和/或旋转）的子图像的模板，它与图像完全相同（对于人眼）：

1. 可以旋转对象
2. 对象可以是部分的（但是容忍级别 - 例如：60％）
3. 颜色并不总是相同，但相似。 （得到了比较颜色的算法）
4. 对象并不总是存在......
5. 对象可能会有点变形：某些像素可能会“错过”
6. 有些东西可能会被遗忘：但总的来说：DEFORMED。

我也试过迭代列表，但这显然很慢，而我这样做的方式只是通过检查是否有一些第一个/最后一个或中心像素相同...＆lt; - Ofcourse not working用于查找部分或旋转的对象。

一个小图片（示例）支持我的写作，以帮助您理解： 只是一个例子！



问：有没有人有关于如何解决此问题的任何提示，伪代码或实用代码？可以给我一个开始的东西，因为我经常迷路。