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Question

我试图检测pdf文档中是否存在模板图像（徽标）。该文档可以是封装在pdf中的扫描，也可以是纯粹的＆＃34; pdf文件，但这完全是随机的。

首先，我使用ImageMagick的转换工具将pdf文档转换为png图像，然后我将输出图像切成两半，因为它们非常大，之后我尝试匹配一个徽标来自包含半切图像中任何形状的数据库。

为此，我使用带有Orb描述符的Orb特征检测器和RobustMatcher（一种改进的BruteForce匹配器，可用的源代码here）。以下是我改编的代码片段：

// Read input images
Mat image1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat image2 = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

if (!image1.data || !image2.data) {
    std::cout << " --(!) Error reading images " << std::endl;
    exit(1);
}

// Setting up values for ORB Detector
int nfeatures = 800;
//float scaleFactor = 1.10;
int nlevels = 8;
int edgeThreshold = 12;
int firstLevel = 0;
int WTA_K = 2;
int scoreType = 0;
int patchSize = 31;

// Prepare the matcher
RobustMatcher rmatcher;
rmatcher.setConfidenceLevel(0.98);
rmatcher.setMinDistanceToEpipolar(1.0);
rmatcher.setRatio(0.80f);
cv::Ptr<cv::FeatureDetector> pfd = new cv::OrbFeatureDetector(nfeatures, scaleFactor, nlevels, edgeThreshold, firstLevel, WTA_K, scoreType, patchSize);
rmatcher.setFeatureDetector(pfd);
cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> pde = new cv::OrbDescriptorExtractor();
rmatcher.setDescriptorExtractor(pde);

// Match the two images
std::vector<cv::DMatch> matches;
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
cv::Mat fundemental = rmatcher.match(image1, image2, matches, keypoints1, keypoints2);

// If nothing could be matched, stop here
if(matches.size() < 4){
    exit(2);
}

代码在我仔细选择的一些示例上非常有效，具有高度可识别的徽标和干净的图像，具有一定的比例......等等。但是当我尝试将该过程应用于随机pdf文件时，我开始从OpenCV获取此错误：

OpenCV错误：断言失败（类型== src2.type（）＆amp;＆amp; src1.cols == src2.cols＆amp;＆amp;（type == CV_32F || type == CV_8U））batchDistance，file /home/das/Downloads/opencv-2.4.5/modules/core/src/stat.cpp，第1797行   在抛出＆＃39; cv :: Exception＆＃39;的实例后终止调用     what（）：/ home / das / Downloads / opencv-2.4.5 / modules / core / src / stat.cpp：1797：error：（ - 1515）type == src2.type（）＆amp;＆amp; src1.cols == src2.cols＆amp;＆amp; （函数batchDistance
中的（type == CV_32F || type == CV_8U）
中止（核心倾销）

我检查了这个错误，看起来src1.cols！= src2.cols，并且它的快速修复是在尝试匹配图像之前测试条件。问题是我错过了很多这样的图像，只有当我在制作视频流时才会这样做......但我不是，而下一张图片与之前的图像没有任何共同之处，我无法确定我的徽标是否存在于文档中。

以下是stat.cpp的第1789至1826行的代码:(断言在1797行的开头）

void cv::batchDistance( InputArray _src1, InputArray _src2,
                    OutputArray _dist, int dtype, OutputArray _nidx,
                    int normType, int K, InputArray _mask,
                    int update, bool crosscheck )
{
Mat src1 = _src1.getMat(), src2 = _src2.getMat(), mask = _mask.getMat();
int type = src1.type();
CV_Assert( type == src2.type() && src1.cols == src2.cols &&
           (type == CV_32F || type == CV_8U));
CV_Assert( _nidx.needed() == (K > 0) );

if( dtype == -1 )
{
    dtype = normType == NORM_HAMMING || normType == NORM_HAMMING2 ? CV_32S : CV_32F;
}
CV_Assert( (type == CV_8U && dtype == CV_32S) || dtype == CV_32F);

K = std::min(K, src2.rows);

_dist.create(src1.rows, (K > 0 ? K : src2.rows), dtype);
Mat dist = _dist.getMat(), nidx;
if( _nidx.needed() )
{
    _nidx.create(dist.size(), CV_32S);
    nidx = _nidx.getMat();
}

if( update == 0 && K > 0 )
{
    dist = Scalar::all(dtype == CV_32S ? (double)INT_MAX : (double)FLT_MAX);
    nidx = Scalar::all(-1);
}

if( crosscheck )
{
    CV_Assert( K == 1 && update == 0 && mask.empty() );
    Mat tdist, tidx;
    batchDistance(src2, src1, tdist, dtype, tidx, normType, K, mask, 0, false);

所以我想知道这个断言是什么意思？ stat.cpp中的src1和src2文件到底是什么？为什么他们需要具有相同数量的列？

我尝试更换为Surf探测器和提取器，但我仍然收到错误。

如果有人有想法，请不要犹豫，我欢迎任何建议或通知！

提前致谢。

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我现在有一个更准确的问题：我如何确保src1.cols == src2.cols？为了回答这个问题，我想我应该知道在调用batchDistance（...）之前应用于我的cv :: Mat image1和image2的转换是什么，以便在image1和image2上找到一个条件来确保{{ 1}}，所以我的代码看起来像这样：

src1.cols == src2.cols

Answer 1

为了摆脱错误，您可以将图像复制并粘贴到所需大小的空白图像中，但这只是断言的快速而肮脏的解决方案。
要使探测器和描述符正常工作，您可能必须了解其工作原理。也许那时你将能够获得可行的图像。在阅读this article之后，看起来ORB会出现缩放问题（他们在结论部分提到了它）。这意味着您需要找到它的解决方法（如图像金字塔，或以多种比例检查图像的其他方法）或使用另一个提取器和描述符，即缩放和旋转不变。

与Orb匹配的模板：使用batchDistance方法出错

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1 个答案: