Opencv 从一组图像中匹配一个图像：结合传统的计算机视觉+；深度学习/CNN_Opencv_Image Processing_Neural Network_Computer Vision_Deep Learning

Opencv 从一组图像中匹配一个图像：结合传统的计算机视觉+；深度学习/CNN

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在我正在开发的应用程序中，我有大约5000个产品标签图像（每个产品一个标签）

我的应用程序的一个功能是，用户可以使用他的相机拍照，并根据系统注册的产品标签获得可能的匹配

由于最初，我的系统每个产品只有一个样本，我决定采用传统的计算机视觉技术。我通过特征提取和描述符匹配实现了这一点

现在我在考虑如何通过结合CNN或深度学习技术来提高准确性，因为当用户批准匹配时，它会逐渐为产品添加更多的标签样本

有没有可能结合计算机视觉技术和CNN/深度学习技术构建一个混合图像匹配系统

是否已经有类似的服务可用作服务？

您应该了解有关远程度量学习（DML）的更多信息。互联网上有很多信息，但简单地说：

您必须从基础中获取每个图像的嵌入（矢量表示）（例如，从现代CNN之一的最后一个卷积层获取特征矢量（Inception、VGG、ResNet、DenseNet））

然后，当您获得新图像时，您应该创建当前图像的矢量表示，并找到距离您的基础最近的矢量（例如，通过欧几里德距离）

这个话题很复杂，所以要仔细研究：）祝你好运