opencv - 具有良好特征的标记，用于识别多个对象

Question

我试图通过识别物体在相机图像上的标记来定位物体。我目前正在使用 ORB 特征检测器（即金字塔 FAST 检测器）和 BRISK 描述符。

我应该正确识别 12-16 个不同的标记（因为我还希望知道对象的方向，所以我会在每个对象上放置一个立方体或 3 面棱镜，并且我应该能够在单个场景中识别 4 个对象）。

我的问题是，我如何选择具有良好特征（可重复和独特）的标记？

附带问题：我是否以不好的方式处理这个问题？有没有更简单的解决方案？

谢谢

Answer 1

当然还有更简单的解决方案。它们取决于您的环境（例如照明）和背景（例如颜色组成）的变化。一个简单的旋转和比例不变标记，也可以告诉你姿势和身份是一种独特的颜色组合。查看此纸质文件以获取颜色目标的示例。它描述了如何开始识别搜索目标中间的颜色，其中 coloros 以特定顺序定位，与方向无关。

要找到方向，您可以以特定方式塑造目标或在目标上提供额外的几何提示。我敢打赌，印在哑光纸上的颜色目标（以最大限度地减少镜面反射）比 ORB 对平面外旋转更稳健，检测速度也更快。如果我没记错的话，您可以使用 4 种颜色为颜色目标创建 12 个唯一订单。

自然界中某些颜色的组合非常罕见。它们不会为您提供 100% 的身份，但它们会极大地减少您的搜索空间，然后您可以轻松运行验证测试以将您的目标与误报区分开来。虽然颜色会随着照明而变化，但您可以确保您使用的颜色彼此“远离”，例如绿色和红色，因此即使您有自由识别阈值，照明变化也不会混淆它们。