我有一个图像和一个模板。 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

这些图片来自这个页面: http ://www-cgrl.cs.mcgill.ca/~godfried/teaching/cg-projects/98/normand/main.html有一个对Rucklidge算法的引用,但我发现没有有关该算法的信息。

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:*我有一个黑色像素列表,形成图像的边缘,以及另一个形成模板的像素列表。 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。

#1楼 票数:2 已采纳

您引用的页面中的一些链接追逐导致http://www.cs.cornell.edu/vision/hausdorff/hausmatch.html其中包含一些与您相同的问题的代码有。

Rucklidge在例如“使用Hausdorff距离高效定位对象”(International Journal of Computer Vision,vol 24 issue 3,Sept。/ Oct.1997)和“使用Hausdorff距离的高效视觉识别”一书中发表了他的算法的版本。 “,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好副本来排除(位置,变换)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。

#2楼 票数:0

这里的关键字是Hausdorff距离 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 -

  1. 将图像和模板转换为二进制模式。
  2. 查找具有最低Hausdorff_distance(region, your_template)图像中的Hausdorff_distance(region, your_template)

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