我的问题是我有一张详细的街道地图。在这张地图上，可以有某个标志的小图像（例如交通灯图标）以任意角度旋转，可能会调整大小。我在位图中有这个小图像。如果在大拼贴图像中存在、旋转和调整大小的位图副本，是否有任何算法或技术可以用来定位该位图？
这类似于增强现实和定位标记图像的问题，但我的只是 2D，没有透视失真。
编辑：我想匹配的拼贴图像中的小位图和它的副本大小大致相同，最大尺寸差异可能为 30%。旋转是纯二维的，没有剪切或任何变形。
【问题讨论】：
这是一个非常棘手的问题。
首先：旋转/调整大小的分辨率是多少？如果您有足够的像素来避免混叠效果，那么您可能没问题，但如果符号的一种或另一种表示非常小（即，它在拼贴画中很小或在您拥有的样本照片中很小），则旋转到任意角度都可能不好。
另外，你确定你没有剪切或其他类型的效果吗？我假设一个纯粹的 2D 旋转，其中旋转轴穿过相机的中心（即，停止标志将只是一个八边形，旋转，而不是剪切八边形）。
如果您有耐心和示例数据，您可以尝试的一件事是实现Viola and Jones' face matching algorithm，但要用于标志。基本上，您需要一堆训练数据，其中您已经从背景/不感兴趣的像素中屏蔽了您感兴趣的像素。然后，该算法从该训练数据（“示例”）中随机选择像素，并为每个示例计算几百到几千个统计数据（“特征”）。特征可以是任何东西，从红色通道中的当前像素强度到蓝色通道中 5x5 邻域的总强度。然后，为每个像素构建一个直方图，并尝试在直方图上找到前景像素与背景像素分开的特征（即，前景都在直方图的左侧，背景在右侧）。然后，您选择最适合该作业的功能，并运行它们以在拼贴画中找到标志。
这是我一个朋友的论文研究的简要总结。这种问题很难轻易解决，也容易做出不好的解决方案。
如果你只有一个标志和一个拼贴，并且只想有一个解决方案，你基本上可以将标志与拼贴进行卷积。取每个的FFT，用零填充较小的图像，使其与较大的图像大小相同，然后进行逐点乘法。然后，对结果执行逆 fft。根据旋转和缩放的严重程度，您应该会在拼贴中看到标志位置的尖峰（如果您认为它们非常不同，那么您可能需要尝试各种不同的缩放和旋转技术）。
第二种方法很容易在matlab中完成；否则，您将需要像 fftw 这样的库来完成它。
【讨论】：