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我不需要一个可行的解决方案,但我正在寻找可以通过一些有用的提示/链接将我推向正确方向的人:

我有一个带有基准的图像(可以是例如十字或点或任何简单的几何形状)。图像源本身的照明方式使人不会喜欢生成的图像,但基准的对比度非常好。接下来,我对该基准(矢量数据格式)及其标称位置进行了清晰的几何描述。

现在我希望 OpenCV 找到图像中的基准并返回它的真实当前位置(以及可能的基准旋转)。

如何用 OpenCV 做到这一点?我发现的教程总是使用复杂的模式,如面部和图片,这些模式并未针对基准检测本身进行优化,因此它们都使用非常复杂的学习/描述方法。

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根据您的基准,您可以使用不同的方法。已经在 OpenCV 中实现的一种非常常见的方法是 SIFT,它在图像中找到尺度不变的鲁棒点。进行的方法是:

  • 在您的基准离线上运行SIFT 。这会生成要跟踪的关键点。

  • 实时运行SIFT (或FAST,也可以生成SIFT 描述符)以查找场景中的关键点。

  • 使用匹配器(例如FLANN 匹配器)来查找在图像中找到的哪些关键点与基准点相对应。

  • 运行findhomography()匹配点。从找到的单应性 H 矩阵 3x3 中,可以得到相机位姿

还有更多的方法,这是我喜欢的方法,它非常最新且快速。

于 2012-08-28T07:55:18.727 回答