C++ 基于opencv的Logo检测

我试图在一些样本中检测到一个品牌标志，但我无法得到任何有用的结果。使用

cvBlobs

我找到了所有相关的红色图像区域，没有任何问题，但现在我必须了解哪些区域有ULKER徽标。我想到了一个简单的冲浪。将完成工作（通过查看其他类似项目的成功案例） 但结果远远不好。此外，我还尝试在任何处理之前应用

cvCanny

，以获得徽标的边缘表示并删除背景，但没有区别。你能帮帮我，告诉我我做错了什么吗？ ，以及守则

int find(IplImage* image, IplImage* object)
{
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);

    cvNamedWindow("Object", 1);
    cvNamedWindow("Object Correspond", 1);

    static CvScalar colors[] =
    {
            {{0,0,255}},
            {{0,128,255}},
            {{0,255,255}},
            {{0,255,0}},
            {{255,128,0}},
            {{255,255,0}},
            {{255,0,0}},
            {{255,0,255}},
            {{255,255,255}}
    };

    CvSeq* objectKeypoints = 0, *objectDescriptors = 0;
    CvSeq* imageKeypoints = 0, *imageDescriptors = 0;
    int i;
    CvSURFParams params = cvSURFParams(100, 0);

    IplImage *objectGray = cvCreateImage(cvSize(object->width, object->height), object->depth,1);
    IplImage *objectSobel = cvCreateImage(cvSize(object->width, object->height), IPL_DEPTH_16S,1);
    cvCvtColor( object, objectGray, CV_BGR2GRAY );

    cvCanny(objectGray,objectGray,50,20,3);
    //cvConvertScale(objectSobel,objectGray);

    IplImage *imageGray = cvCreateImage(cvSize(image->width, image->height), image->depth,1);
    IplImage *imageSobel = cvCreateImage(cvSize(image->width, image->height), IPL_DEPTH_16S,1);
    cvCvtColor( image, imageGray, CV_BGR2GRAY );
    cvCanny(imageGray,imageGray,50,10,3);
    //cvSobel(imageGray,imageSobel,dx,dy,ks);
    //cvConvertScale(imageSobel,imageGray);

    double tt = (double)cvGetTickCount();
    cvExtractSURF( objectGray, 0, &objectKeypoints, &objectDescriptors, storage, params ,0);

    printf("Object Descriptors: %d\n", objectDescriptors->total);
    printf("Object Keypoints: %d\n", objectKeypoints->total);

    cvExtractSURF( imageGray, 0, &imageKeypoints, &imageDescriptors, storage, params ,0);
    printf("Image Descriptors: %d\n", imageDescriptors->total);
    printf("Image Keypoints: %d\n", imageKeypoints->total);
    tt = (double)cvGetTickCount() - tt;

    printf( "Extraction time = %gms\n", tt/(cvGetTickFrequency()*1000.));

    CvPoint src_corners[4] = {{0,0}, {objectGray->width,0}, {objectGray->width, objectGray->height}, {0, objectGray->height}};
    CvPoint dst_corners[4];     

    if( locatePlanarObject( objectKeypoints, objectDescriptors, imageKeypoints,
            imageDescriptors, src_corners, dst_corners ))
    {
        for( i = 0; i < 4; i++ )
        {
            CvPoint r1 = dst_corners[i%4];
            CvPoint r2 = dst_corners[(i+1)%4];
            cvLine( image, cvPoint(r1.x, r1.y ),
                    cvPoint(r2.x, r2.y ), colors[6] );
        }
    }
    vector<int> ptpairs;

    flannFindPairs( objectKeypoints, objectDescriptors, imageKeypoints, imageDescriptors, ptpairs );
    for( i = 0; i < (int)ptpairs.size(); i += 2 )
    {
        CvSURFPoint* r1 = (CvSURFPoint*)cvGetSeqElem( objectKeypoints, ptpairs[i] );
        CvSURFPoint* r2 = (CvSURFPoint*)cvGetSeqElem( imageKeypoints, ptpairs[i+1] );
        CvPoint center;
        int radius;
        center.x = cvRound(r2->pt.x);
        center.y = cvRound(r2->pt.y);
        radius = cvRound(r2->size*1.2/9.*2);
        cvCircle( image, center, radius, colors[0], 1, 8, 6 );
    }


    cvShowImage( "Object Correspond", image );
    cvMoveWindow( "Object Correspond",400,400);
    for( i = 0; i < objectKeypoints->total; i++ )
    {
        CvSURFPoint* r = (CvSURFPoint*)cvGetSeqElem( objectKeypoints, i );
        CvPoint center;
        int radius;
        center.x = cvRound(r->pt.x);
        center.y = cvRound(r->pt.y);
        radius = cvRound(r->size*1.2/9.*2);
        cvCircle( object, center, radius, colors[0], 1, 8, 6 );
    }
    cvShowImage( "Object", object );   
    cvWaitKey(0);

    cvDestroyWindow("Object");
    cvDestroyWindow("Object Correspond");
    return 0;
}

int find（IplImage*图像，IplImage*对象）
{
CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage（0）；
cvNamedWindow（“对象”，1）；
cvNamedWindow（“对象对应”，1）；
静态标量颜色[]=
{
{{0,0,255}},
{{0,128,255}},
{{0,255,255}},
{{0,255,0}},
{{255,128,0}},
{{255,255,0}},
{{255,0,0}},
{{255,0,255}},
{{255,255,255}}
};
CvSeq*objectKeypoints=0，*objectDescriptors=0；
CvSeq*imageKeypoints=0，*imageDescriptors=0；
int i；
CvSURFParams params=CvSURFParams（100,0）；
IplImage*objectGray=cvCreateImage（cvSize（对象->宽度，对象->高度），对象->深度，1）；
IplImage*objectSobel=cvCreateImage（cvSize（对象->宽度，对象->高度），IPL_深度_16S，1）；
CVT颜色（对象、对象灰色、CV_bgr2灰色）；
cvCanny（objectGray，objectGray，50,20,3）；
//CVS刻度（objectSobel、objectGray）；
IplImage*imageGray=cvCreateImage（cvSize（图像->宽度，图像->高度），图像->深度，1）；
IplImage*imageSobel=cvCreateImage（cvSize（图像->宽度，图像->高度），IPL_深度_16S，1）；
CVT颜色（图像、图像灰度、CV_bgr2灰度）；
cvCanny（imageGray，imageGray，50,10,3）；
//cvSobel（imageGray、imageSobel、dx、dy、ks）；
//CVD转换标度（imageSobel、imageGray）；
双tt=（双）cvGetTickCount（）；
cvExtractSURF（objectGray，0，&objectKeypoints，&ObjectDescriptor，storage，params，0）；
printf（“对象描述符：%d\n”，对象描述符->总计）；
printf（“对象关键点：%d\n”，对象关键点->总计）；
cvExtractSURF（imageGray，0，&imageKeypoints，&ImageDescriptor，存储器，参数，0）；
printf（“图像描述符：%d\n”，图像描述符->总计）；
printf（“图像关键点：%d\n”，图像关键点->总计）；
tt=（双）cvGetTickCount（）-tt；
printf（“提取时间=%gms\n”，tt/（cvGetTickFrequency（）*1000.）；
CvPoint src_corners[4]={{0,0}，{objectGray->width，0}，{objectGray->width，objectGray->height}，{0，objectGray->height}；
CvPoint dst_角[4]；
如果（LocatePlanaObject）（对象关键点、对象描述符、图像关键点、，
图像描述符、src_角、dst_角）
{
对于（i=0；i<4；i++）
{
CVR1点=dst_角[i%4]；
Cv点r2=dst_角[（i+1）%4]；
cvLine（图像，cvPoint（r1.x，r1.y），
cvPoint（r2.x，r2.y），颜色[6]；
}
}
向量对；
法兰索引对（objectKeypoints、ObjectDescriptor、imageKeypoints、ImageDescriptor、ptpairs）；
对于（i=0；i<（int）ptpairs.size（）；i+=2）
{
CvSURFPoint*r1=（CvSURFPoint*）CVGetSekelem（objectKeypoints，ptpairs[i]）；
CvSURFPoint*r2=（CvSURFPoint*）cvGetSeqElem（imageKeypoints，ptpairs[i+1]）；
中心点；
整数半径；
中心x=cvRound（r2->pt.x）；
中心y=cvRound（r2->pt.y）；
半径=cvRound（r2->尺寸*1.2/9.*2）；
cvCircle（图像、中心、半径、颜色[0]、1、8、6）；
}
cvShowImage（“对象对应”，图像）；
cvMoveWindow（“对象对应”，400400）；
对于（i=0；itotal；i++）
{
CvSURFPoint*r=（CvSURFPoint*）cvGetSeqElem（objectKeypoints，i）；
中心点；
整数半径；
中心x=cvRound（r->pt.x）；
中心y=cvRound（r->pt.y）；
半径=cvRound（r->尺寸*1.2/9.*2）；
cvCircle（对象、中心、半径、颜色[0]、1、8、6）；
}
cvShowImage（“对象”，对象）；
cvWaitKey（0）；
CVD窗口（“对象”）；
CVD窗口（“对象对应”）；
返回0；
}

我可能会过度使用它，但在这种情况下，我必须推荐模板匹配。问题是我的模板（徽标）大小大多大于样本。我也知道旋转和缩放对我来说是个问题。正如你们所看到的，货架上的产品并不总是摆放得很好。若商标更大，那个就缩小它的尺寸。您是否尝试过查找OpenCV样本附带的_obj.c样本？是否查看了样本图像。这不是一个单一的问题。我要走的路是金字塔，冲浪就是这样。是的，我主要是从find_obj.c.复制的：）我可能会过度使用它，但在这种情况下，我必须推荐模板匹配。问题是我的模板（徽标）大小大多大于样本。我也知道旋转和缩放对我来说是个问题。正如你们所看到的，货架上的产品并不总是摆放得很好。若商标更大，那个就缩小它的尺寸。您是否尝试过查找OpenCV样本附带的_obj.c样本？是否查看了样本图像。这不是一个单一的问题。我要走的路是金字塔，冲浪就是这样。是的，我主要是从find_obj.c.复制的：）