基于OpenCV的Logo检测

我正试图在我正在开发的移动应用程序中实现一个复活节彩蛋。当摄像头视图中检测到徽标时，将触发这些复活节彩蛋。我试图检测的徽标是这个：

我不太确定最好的方法是什么，因为我对计算机视觉相当陌生。我目前正在使用Canny算法查找水平边。然后，我使用概率Hough变换查找线段。其输出如下所示（蓝线表示概率Hough变换检测到的线段）：

下一步我要做的是寻找一组大约24条线（适合于一个近似正方形的矩形），每条线的长度必须大致相同。我会用这两个信号来表示标志的潜在存在。我意识到这可能是一种非常幼稚的方法，我欢迎大家就如何以更可靠的方式更好地检测此徽标提出建议

谢谢

您可能想使用Rob Hess。它使用OpenCV，而且速度非常快。我想这比您目前的徽标检测方法更容易：）

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还可以尝试寻找一种比SIFT更快、更健壮的产品。这对你有帮助

我不太确定您是否会在徽标中找到这样的功能，以配合筛选/浏览方法。作为替代方案，您可以尝试训练一个类似Haar的特征分类器，并将其用于检测徽标，就像opencv用于人脸检测一样。

您可能只想使用LogoGrab的技术。它是最好的，提供各种API（移动和HTTP）

您也可以在此处尝试Tensorflow的对象检测API：

这个API的优点在于它包含了对象检测和分类中最先进的模型。tensorflow提供的这些模型可以自由训练，其中一些模型有望获得令人惊讶的结果。我已经为我工作的公司培训了一个模型，它在从图像和视频流中检测标志方面做得非常出色。您可以在此处查看有关我工作的更多信息：

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SIFT和SURF都是专利产品（尽管允许免费非商业用途），因此任何商业用途都需要专利许可证。