模板匹配算法答案

【问题标题】：Template matching algorithms模板匹配算法
【发布时间】：2014-11-25 01:41:16
【问题描述】：

请建议任何与大小和旋转无关的模板匹配算法。（如果可能，请提供任何源代码作为示例）

编辑　１：其实我了解算法是如何工作的，我们可以调整模板大小并旋转它。它的计算成本很高，但我们可以使用图像金字塔。但现在对我来说真正的问题是当图片以某个角度拍摄时，只有透视变换才能校正图像。我的意思是，即使我们旋转或缩放图像，如果图像中的对象被透视变换，我们也不会得到很好的匹配。当然可以尝试从不同的角度生成许多模板，但我认为这是非常糟糕的主意。

编辑　２：使用基于形状匹配的模板匹配时的另一个问题。如果图像没有很多锐利边缘怎么办？例如盘子或盘子？

编辑３：我还听说过用于物体检测的相机校准。用于该目的的算法是什么？我不明白它如何用于模板匹配。

【问题讨论】：

您可能还想将其标记为计算机视觉。你的问题特别广泛，你能举一个更具体的例子吗？问题是没有找到旋转不变和尺度不变的匹配算法。它是找到一个适合你的目的。

标签： algorithm image-processing computer-vision template-matching

【解决方案1】：

我认为没有仿射不变（旋转+缩放+平移）的有效模板匹配算法。

您可以通过使用距离变换使模板匹配对缩放+旋转具有一定的鲁棒性（请参阅倒角样式方法）。您可能还应该查看 SIFT 和 MSER，以了解该研究领域在过去十年中是如何形成的。但这些不是模板匹配算法。

【讨论】：

仿射不变量是什么意思？我说的是透视不变...怎么可能没有任何有效的模板匹配算法是旋转+缩放+平移不变的？例如，我认为 NCC 方法非常适合仿射不变匹配。但是非平凡的旋转呢？像透视变换一样，是因为与物体成一定角度而引起的？
我的意思是以下意义上的高效仿射不变模板匹配：你有模板 t 和图像 img。 img 是 t 的图像，除了：在 img 中，t 已经旋转（比如 45 度）并缩放（到 t 的两倍大小）和平移（t 位于 img 的随机位置）。解决他使用模板匹配的方法是彻底扫描空间（平移、缩放、旋转），这可能非常慢。这是指平面内旋转。我的示例中没有说明由于透视效果引起的旋转。透视效果导致的旋转范围是多少？
嗯，我不知道确切的范围，这取决于人如何制作图像。当然不会太大。

【解决方案2】：

查看最近 2013 年有关高效仿射模板匹配的论文：“Fast-Match”。 http://www.eng.tau.ac.il/~simonk/FastMatch/

该网站上提供了 Matlab 代码。基本思想是彻底搜索仿射空间，但要根据图像的平滑程度以尽可能稀疏的方式进行搜索。有一个正式的近似保证，尽管它并不总能找到绝对的最佳答案。

【讨论】：