filter - 比较和匹配图像

Question

我希望将新图像与图像数据库进行比较，然后输出更高的“相似性”。我想比较的图像是相似的，但问题是因为它们不是逐像素相等的。我已经尝试过使用 BoW (Bag Of Words) 模型（我在 Matlab 中实现了它，但我愿意学习 openCV），根据推荐，我尝试了各种实现但没有成功，我得到的最佳正确率是 30 ％，这是非常低的。

让我告诉你我在说什么：带有 5 个示例图像的 imgur 画廊。我想检测四个初始图像是相等的，而第五个是不同的。不过，我不介意只检测具有相同角度方向的那些是相等的。（在我的示例 2、3 和 4 中）

那么，话虽如此，有没有比 BoW 更好的方法呢？或者如果我以不同的方式实施，BoW 就足够了？

提前致谢。

Answer 1

我会尝试一些使用随机树的基于关键点的方法。具有点提取是本地的并且适应多种转换的优点（就像您的图片显示的那样）。本地化的优势在于，它们对场景中的光照变化、遮挡等具有更强的鲁棒性。

另外，看看SURF算法。