使用 openCV 查找圖像中“丟失”的對象

Question

請看下面的2張圖片

圖 1

圖 2

在圖像 1 中，您可以看到牆上有一個墊子，而在圖像 2 中，墊子丟失了。 現在，我將插入 Image1 作為第一張圖像，插入 Image2 作為第二張圖像，然后查找缺少的內容。 然后，我需要在丟失的對象上方繪制一個矩形。

在我的程序中，我將在我們的每一個程序中檢查這一點。

除了“圖像差異”之外，我想不出別的東西，即“absDiff()”方法。 但是我在同一個應用程序中使用這種技術進行運動檢測，所以我不確定同樣的技術是否適合“尋找丟失的物體”（因為在這種情況下，這與運動檢測有什么不同”？

關於如何找到這樣丟失的對象的任何想法？

Answer 1

嗯，這也是一種運動檢測，因為你可以認為墊子已經移出了場景。 如果您的圖像是對齊的（即如果相機放置在同一位置），則圖像減法是一個很好的開始方法。 有了這個，您就可以知道哪些物體出現或消失了。 請注意，如果您允許 Mat 出現在圖像中但位於不同的位置，則此技術不適用。

另一方面，如果您正在觀看某個 Mat，則可以進行物體檢測，這樣如果您無法檢測到圖像中的物體，則可以假設該物體已被盜。 您可以通過從對象的圖像（例如 SURF）中提取特征並將這些特征與從網絡攝像頭圖像中提取的特征進行匹配來實現這一點。 如果黑色墊子必須始終在白牆上，那么檢測具有這些顏色的斑點也可能很有用。

Answer 2

您可以嘗試在兩個圖像上尋找興趣點，然后查看圖片之間不匹配的點的區域。

Answer 3

雖然我回答這個問題晚了 7 年，但由於我現在正在努力尋找解決這個問題的最佳方法，我想我會在 pyimagesearch 上分享 Adrian Rosebrock 的這個很棒的解決方案。 他使用兩幅圖像之間的結構相似性指數 (SSIM) 來找到明顯的差異（我需要什么），並根據計算出的差異，找到輪廓以在識別為“不同”的區域周圍放置矩形。 我發現與黃金圖像相比，它對於“模板匹配”或識別圖像中的“異常”非常有效，黃金圖像也能夠處理丟失的對象。