如何比较裁剪的相同原点的图像？

Question

假设我有一个图像文件/ URL，我希望我的软件能够在一组最多100张图像中搜索它（或者至少在这个数量级上）。软件应该找到的目标图像应该是与给定图像“相同”的图像，但它仍然能够“原谅”对它们中的任何一个进行轻微处理（两个图像可能被不同地裁剪，或者它们被压缩不同）。 问题是 - 这是否可行是一项任务，因为在搜索开始之前我不会有任何图像（即，在搜索之前不会有任何索引。）它是否可能在亚秒内工作时间（记住比较集非常小）。如果可行，我可以使用哪些工具执行此任务？这可能是软件组件甚至是在线服务（我可以将其用于概念证明）。 OpenSURF可以帮助我吗？ 为了进一步集中我的问题 - 我不是要问使用哪种算法，此时我宁愿使用现有的工具/ API /服务。

Answer 1

  

软件应该找到的目标图像应该是与给定图像“相同”的图像，但它仍然能够“原谅”对它们中的任何一个进行轻微处理。

如果“轻微处理”不涉及旋转，而只是“裁剪”，那么简单的互相关应该起作用，如果可以进行透视校正，旋转，镜头失真校正，那么事情就更复杂了。

我认为这种方法对于轻微的色彩校正非常宽容。无论如何，如果需要，您始终可以将两个图像转换为灰度并比较灰度版本。

  

进一步关注我的问题 - 我不是要问使用哪种算法，此时我宁愿使用现有的工具/ API /服务。

您可以从OpenCV库的cvMatchTemplate开始（链接指向API的C版本，但它也适用于C ++和Python）。使用裁剪后的图像作为模板，并在所有图像中查找。

如果您比较的图像在浅色背景上具有暗色特征，则可以使用CV_TM_CCOEFF或CV_TM_CCOEFF_NORMED方法获益。它们都从两个图像中减去模板区域的平均值。规范化方法（CV_TM_*_NORMED）通常效果更好，但比非规范化方法慢。

您可以考虑在互相关之前对图像进行一些预处理。如果首先对它们进行标准化，则互相关对亮度/对比度的轻微修改不太敏感。如果您首先检测边缘，如@misha所示，您将丢失颜色/亮度信息，但轮廓重叠的结果会更好。

Answer 2

jetxee让你走在正确的轨道上。但是，如果您只是使用模板匹配，则可能会遇到背景干扰模板匹配结果的问题。例如，如果您的模板是建筑物而您的背景主要是浅色（例如沙漠沙），则模板匹配将失败，因为较浅的背景将始终返回比较暗的模板更高的互相关。以下是此问题的example。

您解决问题的方式与链接中的内容相同：

• 对模板和目标图像执行边缘检测。
• 丢弃原始模板和图像
• 使用边缘检测模板和边缘检测目标图像执行模板检测

对于宽容的轻微处理，边缘检测步骤将处理这一点。只要两幅图像中的边缘没有明显修改（模糊，光学扭曲），该方法就可以工作。

Answer 3

我知道你并不是专门针对算法，但是，让我建议以下几点可以完全达到你想要做的，非常有效...

对于相同图像的裁剪版本，包括旋转，F ourier-Mellin transform或log-polar transform（注意艺术半裸图画 - 不过好的来源）会给你翻译，旋转和两个图像之间的比例系数，允许确定从一个图像到另一个图像需要什么操作。