我有一张图片和一张模板。我试图找出图像中是否存在模板，如果存在，则图像中的实例位于何处。像这些图像：
http://www-cgrl.cs.mcgill.ca/~godfried/teaching/cg-projects/98/normand/ex1-model-bit.gif http://www-cgrl.cs.mcgill.ca/~godfried/teaching/cg-projects/98/normand/ex1-image-bit.gif
这将是结果： http://www-cgrl.cs.mcgill.ca/~godfried/teaching/cg-projects/98/normand/sc1-match.gif
这些图片来自此页面： http://www-cgrl.cs.mcgill.ca/~godfried/teaching/cg-projects/98/normand/main.html 有一个参考Rucklidge的算法，但我没有找到有关该算法的信息。
我不需要旋转超过15度或缩放超过20％（更大或更小）。最好的方法是什么？
* 编辑：* 我有一个构成图像边缘的黑色像素列表，以及另一个构成模板的像素列表。我只是想找到一种简单的方法来找到模板图像像素列表的最佳（x，y）偏移量，使它们尽可能接近形成图像的像素。一些公差会很好，允许几个百分比的缩放或几度旋转，但没有激进。
答案 0 :(得分：2)
您引用的页面中的一些链接追逐会导致http://www.cs.cornell.edu/vision/hausdorff/hausmatch.html，其中包含一些与您所遇到的相同问题的代码。
Rucklidge发表了他的算法版本，例如“使用Hausdorff距离高效定位对象”（International Journal of Computer Vision，vol 24 issue 3，Sept。/ Oct.1997）和一本书“使用高效的视觉识别” Hausdorff距离“，Springer LNCS no 1173）。除了你可以通过谷歌获得的书的片段之外，我还没有读过任何这些内容。听起来好像Rucklidge有修剪搜索空间的有效方法，通过证明它们不能包含被搜索事物的良好副本来排除（位置，转换）的大区域。
我认为你的问题就是这样 - “最好的办法是什么？” - 需要大量研究计划而不是Stack Overflow答案。据我所知（我不是该领域的专家），这仍然是一个活跃且具有挑战性的研究领域。
答案 1 :(得分：0)
此处的关键字为Hausdorff distance。您的原始链接对Hausdorff指标有很好的解释。所以一旦你了解到算法非常简单 -
Hausdorff_distance(region, your_template)