用于多幅不同图像识别的OpenCV特征检测

用于多幅不同图像识别的OpenCV特征检测,opencv,computer-vision,feature-detection,Opencv,Computer Vision,Feature Detection,我的问题是-我可以使用OpenCV中的特征检测识别源图像中的不同模板吗?假设我的模板是路标 我使用的是ORB,但这不是跟踪器的具体问题 我在没有特征检测的情况下的基本方法是: 图像处理、滤波等; 检测我的对象可能位于的ROI; 将ROI调整到模板的大小,并与我拥有的每个模板进行比较,即模板匹配; 比较后的最大相关性是我寻找的对象。 但通过特征检测,我可以为模板集中的每个图像以及对象可能所在的ROI检测关键点和描述符,但matcher会返回ROI中所有描述符的距离 我无法将这与ROI和模板之间的任

我的问题是-我可以使用OpenCV中的特征检测识别源图像中的不同模板吗?假设我的模板是路标

我使用的是ORB,但这不是跟踪器的具体问题

我在没有特征检测的情况下的基本方法是:

图像处理、滤波等; 检测我的对象可能位于的ROI; 将ROI调整到模板的大小,并与我拥有的每个模板进行比较,即模板匹配; 比较后的最大相关性是我寻找的对象。 但通过特征检测,我可以为模板集中的每个图像以及对象可能所在的ROI检测关键点和描述符,但matcher会返回ROI中所有描述符的距离

我无法将这与ROI和模板之间的任何相关性联系起来,或者换句话说,我无法根据matcher提供的信息确定ROI图像和模板图像是否是相同的对象


因此,更具体地说,是我的方法错了吗?特征检测器用于检测源图像中的一个模板对象,这不是我所需要的,或者我没有掌握特征检测的基本概念,因此需要帮助。

您可能缺少两个方面。一种是使用RANSAC+单应性等方法去除特征匹配中的异常值。第二点是将模板的角点投影到场景中,以生成图像的矩形。此外,你还应该定义一个阈值,你会考虑多少个右方来进行正确的检测。


在查找具有特征检测的对象时选中此项。

您可能缺少两个方面。一种是使用RANSAC+单应性等方法去除特征匹配中的异常值。第二点是将模板的角点投影到场景中,以生成图像的矩形。此外,你还应该定义一个阈值,你会考虑多少个右方来进行正确的检测。


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