SIFT在OpenCV中没有在参考图像中找到任何特征

Question

我有一个目标徽标的图像,我试图用它来查找其他图像中的目标徽标.我目前正在运行两种不同的检测算法来帮助我检测图像上的任何徽标.我使用的第一个检测是基于直方图,其中我在图像中搜索颜色非常相似的屏幕上的一般区域.从那里我运行SIFT以进一步获取我正在寻找的对象.这适用于大多数徽标,但我所拥有的Target徽标甚至没有拾取和徽标中的关键点.

我想知道我能做些什么来帮助找到图像中的一些关键点.任何意见是极大的赞赏.

以下是SIFT未获取的图像:

提前致谢.

编辑 我厌倦了使用Julien的基于模板匹配和模型的不同比例和旋转的想法,但仍然得不到什么结果.我已经包含了一个我想要测试的图像.

Answer 1

你的形象中没有关键点......

为什么？

• 因为在均匀的颜色平面上没有关键点(为什么会有？因为它是统一的,没有什么是亮点)
• 因为图像中的所有内容都是对称的,所以根据某些特征提取器,它们将具有相同的特征向量,这对于获得关键点并没有多大帮助.
• 因为在横向上没有角落或高梯度,这将导致许多特征检测器的关键点

您可以尝试的是模板匹配方法,如果您在没有大的变化(旋转,平移,噪声等)的情况下搜索此徽标,则最简单的关联是最简单的.

如果你想进一步,我的一个想法,我从来没有实现,但可能是有趣的:将有这个图像的集合,你缩放,旋转,扭曲,去饱和,增加功能的噪音,然后应用模板匹配你从你以前的模板得到的这组图像......这个想法来自SIFT和小波变换,我们使用一些函数,我们在某些方面改变(旋转,噪声,频率等......),以便为我们对您想要"检查"的任何图像中发生的基本变化的转换提供稳健性.这可能是你的想法!

这是一个总结我的想法的图像,你旋转和缩放你的模板,实际上它创建了一个你可以尝试匹配的新的旋转/缩放模板,它将增加稳健性(即使你选择了很多参数它可能会很长改变).好吧,我不是说这是一个算法,但它可能是一个有趣和非常基本的想法尝试...

朱利安,