khớp mẫu với xoay

Question

Tôi cần thực hiện đối sánh mẫu ở 360 độ.

Chủ yếu là mẫu 80 * 120 và hình ảnh là 640 * 480 thang độ xám (8 bit).

Đối với không xoay Tôi đang sử dụng opencv cvmatchtemplate đang hoạt động khá tốt.

Tôi đã thử xoay mẫu ở các góc khác nhau và làm cvmatchtemplate, nó hoạt động nhưng tốn quá nhiều thời gian.

Đối với mẫu chuẩn, nó khớp với 12 mili giây và cần có 360 độ nhỏ hơn 50 ms.

Answer 1

Tìm kiếm trong Google Scholar dành cho "chức năng biệt thức tổng hợp" hoặc "bộ lọc tương quan tổng hợp". Đây là điểm khởi đầu tốt: http://www.opticsinfobase.org/abstract.cfm?URI=ao-31-23-4773. Nếu bạn có thể tìm thấy cuốn sách "Correlation Pattern Recognition", phần 6.2 cũng giải thích các bộ lọc tổng hợp.

Ý tưởng chính là bạn lấy mẫu được tạo bằng cách xoay hình ảnh của bạn và tạo một mẫu tổng hợp duy nhất. Bạn làm điều này bằng cách xây dựng hệ thống phương trình tuyến tính của biểu mẫu

Ax = c 

Trường hợp A là ma trận hệ số được tạo từ mẫu bạn có sẵn. x là mẫu tổng hợp bạn sẽ xác định và c là một vectơ ràng buộc. Các ràng buộc có thể được đặt thành bao gồm một số mẫu và để từ chối các loại khác.

Vấn đề là khi bạn kết hợp quá nhiều mẫu vào một trong những bạn bắt đầu mất hiệu suất phù hợp. Có, tất nhiên, cách để khắc phục vấn đề này tùy thuộc vào những thông tin bổ sung mà bạn có sẵn về những hình ảnh mà bạn dự định sử dụng các mẫu tổng hợp của bạn.

Answer 2

Nếu bạn chuyển đổi mẫu và hình ảnh thành các tọa độ cực, bạn có thể thực hiện tìm kiếm như thể nó là bản dịch. Điều này sẽ nhanh hơn nhiều bởi vì nó chỉ là một biến đổi - bạn có thể thực hiện điều này một cách hiệu quả.

Tôi nghĩ rằng mong đợi để có được kết quả tốt cho 360 độ là một thách thức. Mẫu phải thay đổi trong quá trình chuyển đổi đó. Nếu nó chỉ là một vài độ thì nó ít có khả năng thay đổi.

Hãy xem "Một kỹ thuật FFT dựa cho bản dịch, luân chuyển và đăng ký hình ảnh bất biến quy mô", Reddy và Chatterji, IEEE giao dịch trên xử lý hình ảnh, 1996.