我在照片中搜索某个物体：
对象：中间带有X的矩形的轮廓。它看起来像一个矩形复选框。就这样。所以，没有填充，只是线条。矩形将具有相同的长宽比，但它可以是照片中的任何大小或任何旋转。
我看了很多图像识别方法。但我正在努力确定这项具体任务的最佳状态。最重要的是，物体由线条组成，而不是填充形状。此外，没有透视变形，因此矩形物体在照片中始终具有直角。
有什么想法吗？我希望能够轻松实现一些我能够实现的东西。
谢谢大家。
答案 0 :(得分：3)
您可以尝试使用角点检测器（例如Harris）来找到盒子的角落，X的末端和交点。这简化了在正确配置中找到点的问题。
编辑（回复评论）：
我假设您可以找到图像中的角点，矩形的4个角，X的4个线的末端和X的中心，以及由于噪点或图像中的其他几个角背景中的对象。这简化了在给定的一组点中在正确的配置中找到一组9个点的问题。
我的第一次尝试是查看每个角点A.然后我迭代接近A的点B.现在，如果我假设（例如）A是矩形的左上角而B是右下角，我可以很容易地计算，我希望其他角点在图像中。我会使用一些最近邻搜索（或像FLANN这样的库）来查看是否存在我期望它们的角落。如果我能找到一组与这些预期位置匹配的点，我知道符号的位置，如果它存在于图像中。
如果您的应用程序足够好，您必须尝试。如果你有太多的误报（其他物体的角落意外形成一个矩形+ X），你可以检查是否有你想要的线条（即正确方向的高对比度）。你可以检查模式中没有线条的低对比度。一旦您知道图像中与您正在寻找的对象中的角点/线条结尾相对应的点，这应该相对简单。
答案 1 :(得分：1)
我建议Generalized Hough Transform。看起来你有一个相当简单，固定的形状。广义Hough变换应该能够在图像中的任何旋转或缩放处检测该形状。您需要对原始图像进行阈值处理，或者以某种方式对其进行预处理，以使此方法有用。
答案 2 :(得分：0)
您可以使用本地功能识别图像中的对象。 Feature detection wiki
例如，您可以计算某些引用图像上的要素，该图像仅包含您要查找的对象，并将结果保存为纯文本文件。之后，您可以仅通过将新计算的特征（在包含该对象的一些复杂场景的图像上）与参考特征进行比较来搜索对象。
以下是本地功能的一些优秀资源： Local Invariant Feature Detectors: A Survey