【发布时间】：2011-03-15 16:06:23
【问题描述】：
我是 OpenCV 的新手（实际上是在使用 Emgu CV C# 包装器）并且正在尝试进行一些对象检测。
我正在尝试确定一个对象是否与一组预定义的对象匹配（我必须定义）。背景光线充足，没有移动。我开始的对象是瓶子和罐子。
我目前的做法是： 对之前拍摄的背景图像进行 absDiff 以分离背景。 然后扩大 4 倍以使较亮的区域（在标签中）缩小。 然后我做一个二元阈值得到一个大博客，然后在这个图像中找到轮廓。 然后我取最大的轮廓并绘制它，这将成为我的形状以保存到接受的集合或与接受的集合进行比较。
目前我正在使用 cvMatchShapes，但双精度返回值似乎差异很大。我猜是因为它没有考虑轮换。
这种方法好用吗？它不适用于玻璃瓶，因为很难找到边缘......
我读过有关 haar 分类器的文章，但认为这对我的任务来说可能是多余的。
【问题讨论】：
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haar 分类器也不考虑旋转。
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通过考虑旋转因子，您基本上看到的是SIFT（比例不变特征变换），它在考虑大小/比例、旋转（如您提到的）或位置的情况下匹配图像中的特征在图像中。它已在 OpenCV 中实现，您可以在提供的链接中找到它。希望这会有所帮助。