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我有 1000 张大图像，它们大多具有相似的特征和一个模板（下面的顶部图像）。我的目标是在这些图像中找到最接近我的模板（底部图像）的图案。但是，使用所有这 1000 张图像并在所有图像中进行搜索是负担不起的。因此，我正在寻找一种方法来决定我应该将这 1000 张图像中的哪一张用于相似度计算。换句话说，哪一个信息量更大。

有什么解决办法吗？

谢谢。

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考虑尺度不变特征变换。这仍然在一定程度上取决于您的模板中可以识别的功能和功能数量。但原则上，这具有您所追求的策略：

  • 识别模板中的特征
  • 识别并填充所有图像中所有特征的数据库
  • 在该数据库中搜索先前在模板中标识的特征

该算法可能对您的目的过于宽松，因为即使在大多数仿射变换（包括缩放、旋转和部分遮挡）下，它也会识别特征，但另一方面，您可能能够找到一些预先存在的实现，例如这个.

于 2013-05-03T06:59:19.930 回答