opencv - 图像分割技术

Question

我正在开发一个计算机视觉应用程序，但我遇到了一个概念障碍。我需要识别视频中的一组徽标，到目前为止，我一直在使用 SIFT（以及 Yu 和 Morel 的 ASIFT）、SURF、FERNS 等特征匹配方法——基本上都是“通用描述符匹配器的通用接口”中的所有内容OpenCV 文档的部分。但最近我一直在研究 OCR/随机树分类器中使用的方法（我正在玩这个数据集：http: //archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Letter+Recognition）并认为这可能是一个更好的寻找徽标的方法。问题是我找不到自动分割任意图像的可靠方法。

我的问题：

1. 我应该费心研究描述符/关键点以外的方法，还是这是识别典型徽标（风格化、颜色少、边缘锐利）的最佳方法？
2. 如何分割任意图像（或视频帧，在我的情况下），以便我可以正确
   匹配示例数据库？
3. HaarCascades 似乎以类似的方式工作（样本数据库），但我无法弄清楚这些过程是如何相关的。那里有细分吗？

抱歉这些问题太宽泛了。我试图在没有什么帮助的情况下解决这些问题。谢谢！

Answer 1

似乎细分不是您想要的。我认为它必须在对象检测和识别方面做得更多。您想在一组图像中检测一组特定徽标的存在。这似乎与关于标记表面或共同颜色、纹理、形状等区域的分割无关，尽管检查基于分割的方法可能有用。

我肯定会鼓励您查看问题并检查可以应用的所有可能方法，而不仅仅是流行的方法（例如 SIFT、GLOH、SURF 等）。我建议您查看更旧、更简单的方法，例如简单模板匹配、倒角等。

Haar cascades 在 Viola 和 Jones 2000 年用于人脸检测的论文之后变得流行起来（类似于您在现代傻瓜相机中看到的）。这听起来确实与您感兴趣的问题有点相似。您也许还应该检查问题的这一部分，但尽量不要过多地关注学习部分。