使用 opencvsharp3 进行图像匹配

Question

我是 OpenCVSharp3 的新手，我一直在看一些使用此库进行图像匹配的示例。

我的问题的关键是，我不知道来自 question 的代码需要进行什么样的修改来比较两个几乎 100% 相同的图像，但其中一个是旋转的（无限旋转），有时稍微偏离源（一些像素）。

此类问题的方法基本上是比较一张图片是否在另一张图片中，但我的项目只需要比较 5 张相同大小的图片，其中两张相同，略有不同。

这样的算法有效吗？

编辑：

这是一个检测相同图像的 5 个图像的示例：

Answer 1

它可以是有效的，但是：

1. 如果您想要无限旋转，则必须将您的参考图像与旋转的其他图像的无限组合进行比较。
2. 如果您的其他图像从源中置换出来，您将必须生成所有可能的置换图像。
3. 如果你把这两种技术结合起来，你会有很多组合。

所以是的，可以为一张图像生成所有可能的不同图像，并将它们与您的参考图像进行比较。

它不是很健壮，如果您在具有大量像素的图像上尝试它会附加什么？如果对图像进行了颜色调整？如果一个是灰度的？

我建议您使用机器学习来解决这个问题。 我会这样处理：

1. 制作图像数据集
2. 对每张图像进行数据增强（使所有旋转、位移、噪声成为可能）。
3. 使用 CNN 并对其进行训练，以将图像的每个变体识别为同一图像。
4. 你已经完成了，你有一个可以完成这项工作的算法:)

这里是 C# 的 tensorflow 实现 https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp

用python简单实现MNIST CNN see here

Here一个解释CNN如何工作的视频（看看特征检测和池化操作，它可以帮助你）