如何用matlab检测图像中的多个符号实例

我曾尝试使用中提供的代码，使用与FFT匹配的模板检测符号（通过

fft2

）

但是，该代码只检测一个符号，但不会检测所有相似的符号

代码已根据链接的帖子进行了修改，如下所示

template=im2bw(imread(http://www.clipartkid.com/images/543/floor-plan-symb-aT0MYg-clipart.png)); 
background=im2bw(imread(http://www.the-house-plans-guide.com/images/blueprints/draw-floor-plan-step-6.png));

bx = size(background, 2); 
by = size(background, 1);
tx = size(template, 2); % used for bbox placement
ty = size(template, 1);
pos=[];
%// Change - Compute the cross power spectrum
Ga = fft2(background);
Gb = fft2(template, by, bx);
c = real(ifft2((Ga.*conj(Gb))./abs(Ga.*conj(Gb))));

%% find peak correlation
[max_c, imax]   = max(abs(c(:)));
[ypeak, xpeak] = find(c == max(c(:))); % Added to make code work
if ~isempty(ypeak) || ~isempty(xpeak)
 pos=position;

plot(xpeak,ypeak,'x','LineWidth',1,'Color','g');
rectangle('position',position,'edgecolor','b','linewidth',1, 'LineStyle', '-  ');
end

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如何使用上述代码检测多个符号而不是一个符号？

Amitay的评估是正确的。顺便说一句，您获取的代码来自以下帖子：

该代码仅用于检测指定模板中的一个匹配项。如果您希望检测多个模板，可以尝试各种方法，每种方法各有优缺点：

使用全局阈值，从交叉功率谱中，任何超过该阈值的值都认为存在匹配

在交叉功率谱中找到最大的相似性，任何与该最大值相距一定距离的东西都将被视为存在匹配。也许一个百分比或者一个标准差就行了

尝试制作交叉功率谱中唯一值的柱状图，并找到与模板明显不相关的值与相关值之间存在明显分离的点。我不会在这里为您实现这一点，因为它要求我们查看您的图像，然后通过检查直方图找到阈值，所以我不会为您这样做。相反，你可以尝试前两种情况，看看结果如何

如果出现多个匹配项，则必须循环多个匹配项，因此需要循环绘制图像中矩形的代码

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案例1 第一种情况非常简单。您所要做的就是修改

find

语句，这样就不用搜索具有最大值的位置，只需查找超过阈值的位置即可

因此：

%% find peak correlation
thresh = 0.1; % For example
[ypeak, xpeak] = find(c >= thresh);

案例2 这与第一种情况非常相似，但不是查找超过阈值的值，而是确定最大的相似性值（已完成），并对高于

（1-x）的任何值设置阈值*max_val

其中

x

是一个介于0和1之间的值，表示希望从最大值中减去的百分比被视为匹配。因此，如果您希望与最大值相差不超过5%，

x=0.05

，因此阈值现在变为

0.95*max\u val

。同样，对于标准偏差，只需使用

std

函数找到它是什么，并确保将其转换为一个向量，以便可以计算整个图像的值，然后阈值变为

max\u val-std\u val

，其中

std\u val

是相似性值的标准偏差

因此，对于百分比比较，请执行以下操作：

%% find peak correlation
x = 0.05; % For example
[max_c, imax] = max(abs(c(:)));
[ypeak, xpeak] = find(c >= (1-x)*max_c);

std_dev = std(abs(c(:)));
[max_c, imax] = max(abs(c(:)));
[ypeak, xpeak] = find(c >= (max_c - std_dev));

。。。并对标准偏差进行比较：

%% find peak correlation
x = 0.05; % For example
[max_c, imax] = max(abs(c(:)));
[ypeak, xpeak] = find(c >= (1-x)*max_c);

std_dev = std(abs(c(:)));
[max_c, imax] = max(abs(c(:)));
[ypeak, xpeak] = find(c >= (max_c - std_dev));

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一旦您最终确定了这一点，您将看到有多个匹配项。现在需要在图像顶部绘制所有检测到的模板。使用“借用”代码的帖子，可以修改用于绘制检测到的模板的代码以绘制多个模板

您可以在下面执行此操作：

%% display best matches
tx = size(template, 2);
ty = size(template, 1);
hFig = figure;
hAx  = axes;
imshow(background, 'Parent', hAx);
hold on;

for ii = 1 : numel(xpeak)
    position = [xpeak(ii), ypeak(ii), tx, ty]; % Draw match on figure
    imrect(hAx, position);
end

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你只取c中的最大值，它只给你一分。取而代之的是取与最大值相距一定epsilon距离的所有点。如何找到与最大值相距的epsilon距离尝试将c中的唯一值分成两组（可能使用kmeans）。一个简单的方法就是从最大值中减去一个STD。或者获取c中唯一值的直方图，并尝试查看是否可以轻松找到相关性值下降的点。仅供参考，此用户从以下帖子获取此代码：。这将是很好的信贷，你从那里采取的代码，所以人们没有解释，你写的代码自己。此代码也没有运行，因为您缺少

find

语句，该语句给出了最大值的位置，分别存储在

xpeak

和

ypeak

中。我在第一行中提到了问题引用，并在代码中使用了“find”。