在图像中找到相似区域的好算法？

Question

我想在两张图片中搜索类似的区域,但我不知道什么效果最好.这些区域不会以任何方式缩放或转换,但可能出现在两个图像中的任何位置(我想知道在哪里).他们周围还有其他的东西.

这是我想要的一个例子:

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

1. 分割图像

   获取已找到区域的绑定矩形/多边形/掩模

2. 每个区域计算

   • 直方图
   • FFT或DCT并过滤掉不重要的数据（主要是高频......类似于 JPEG 比较）
   • 尺寸（宽度、高度、面积、周长...）

3. 找到匹配项

   因此，比较图像之间的每个区域。将#2中的数据作为单个数据集处理，并根据以下一项计算比较区域之间的相似性：

   • 相关系数
   • 距离+阈值
   • 尺寸系数（纵横比、周长/面积……）

4. 对于特定图像，您可以创建自己的自定义比较

   • 例如，这是我的OCR
   • 如果您想要相同的尺寸，那么您可以轻松添加尺寸比较+/-一些阈值

5. 提高精度

   您可以将每个区域划分为几个子区域并计算#2，以便它们拥有更强大的数据集，但要注意旋转。

   此外，如果您的分割基于颜色同质性系数，那么您也可以将其包含到数据集中

6. 旋转图像

   为此，您需要使用独立于旋转的功能，例如：

   • 直方图
   • 颜色均匀性
   • 使用对旋转不变的子区域形状，如同心圆......

   或者找到基本特征/边缘并旋转一张图像以匹配另一位置......

7. 多边形

   对于多边形图像，您可以将图像矢量化回矢量形式，然后使用任何多边形比较算法