匹配基于模板的图像

Question

我无法想出一种方法来描述我想要更好理解的问题区域，所以我设置了以下方案以帮助说明

考虑到下面的图像，我将如何编写可以找到与位置1中的图像匹配的所有幸福面孔（称为模板图像）并忽略位置2和5中的悲伤面部图像的东西。

...

我不是在寻找任何人为我解决它，我只需要一个有见地的第一步让我开始，因为它是我未知的领域。

这会叫什么？我应该查询谷歌和堆栈溢出，以便找到有用的信息？有没有人有一个可以帮助我入门的库或代码片段？

另外，我是一名.NET / C＃程序员，所以任何碰巧用我母语的东西都会受到特别赞赏，但不是一个交易破坏者。

提前致谢... 麦克

Answer 1

请参阅以下链接，以帮助您使用AForge.net识别图像 Detecting some simple shapes in images

Answer 2

最简单的技术可能是template matching。但是，示例图像的差异非常小，因此可能很难区分示例中的图像1和图像。

Answer 3

该技术实际上取决于实际情况。这有几个名称，例如基于内容的检索，模板匹配，图像描述等。

我的建议：

如果您的场景类似于面部，以已知大小的已知角度旋转，请寻找更简单的技术，例如两个图像的相关性。为每个角度做它，你得到它。

如果您知道图像之间的唯一差异是旋转，这意味着您只有旋转的快乐和悲伤面，没有其他扭曲，您可以寻找旋转不变的匹配方法。傅里叶理论可以帮助你，也可以映射与相关性相关的极坐标。

在最糟糕的情况下，如果您有多种变体，则需要查看图像描述符和模式匹配技术。这些也取决于图像类型，并且有几种。如果你最终得到这些，你将有一个带有一些库/代码的方案来从图像中提取特征和分类器，告诉你哪些是相同的，哪些不是，有某种自信（如距离测量）特征向量之间。）

Answer 4

可能的算法是：

1. 计算图像的渐变
2. 对于每个渐变向量，计算渐变方向
3. 计算渐变向量的方向直方图（角度与频率）

这种方向直方图对于“快乐”与“悲伤”的笑脸是截然不同的。

玩得开心。

Answer 5

在这种情况下完成工作的简单穷人算法可能是。

1. 确定图像的边界框，并假设其中心为圆形。
2. 在圆圈中搜索两只眼睛作为BLOB的。即包含总共20个或像素的对象，这些对象适合小的定义矩形。
3. 一旦你需要定位两只眼睛，就可以确定两条线之间相交线的斜率，从而确定面部的方向。
4. 从两只眼睛中间的点直接向下穿过圆圈的中心到嘴巴的距离返回2个可能距离中的1个。即悲伤或快乐。

快速，脏和硬编码到这个特定的图像，但它会很快完成工作。

AForge选项可能是一种更好的通用方法。