opencv - Open CV 中的二维子图像检测

Question

从 OpenCV 用于以下问题的最明智的算法或算法组合是什么：

• 我有一组小的 2D 图像。我想在更大的图像中检测这些子图像的位置。
• 子图像通常约为 32x32 像素，较大的图像约为 400x400。
• 子图像并不总是方形的，并且包含 Alpha 通道。
• 可选 - 较大的图像可能是颗粒状的、压缩的、以 3D 形式旋转的或以其他方式略微扭曲的

我试过 cvMatchTemplate，结果很差（很难正确匹配，并且有大量误报，所有匹配方法）。一些问题来自 OpenCV 似乎无法处理 alpha 通道模板匹配这一事实。

我尝试过手动搜索，似乎效果更好，并且可以包含 alpha 通道，但速度很慢。

谢谢你的帮助。

Answer 1

1. cvMatchTemplate 使用 MSE (SQDIFF/SQDIFF_NORMED) 类型的度量进行匹配。这种度量将严重惩罚不同的 alpha 值（由于方程中的平方）。您是否尝试过标准化互相关？众所周知，可以更好地模拟像素强度的线性变化。
2. 如果 NCC 不做这项工作，您需要将图像转换到强度差异没有太大影响的空间。例如，计算边缘强度图像（canny、sobel 等）并在这些图像上运行 cvMatchTemplate。
3. 考虑到图像比例的巨大差异（~10x）。必须使用图像金字塔来确定匹配的正确比例。建议您从一个比例开始（2^1/x: x 是正确的比例）并将估计值沿金字塔传播。

Answer 2

你需要的是像 SIFT 或 SURF 这样的东西。