图像中简单基准的位置识别

Question

我不需要一个有效的解决方案,但我正在寻找能够通过一些有用的提示/链接推动我走向正确方向的人:

我有一个带有基准的图像(可以是例如十字或点或任何简单的几何形状).图像源本身以某种方式点亮,使得人不喜欢所得到的图像,但基准的对比度非常好.接下来,我对该基准(矢量数据格式)及其标称位置进行了清晰的几何描述.

现在我希望OpenCV在图像中找到基准并返回其真实的当前位置(以及可能的基准点的旋转).

如何使用OpenCV完成这项工作？我发现的教程总是使用复杂的模式,如面部和图片,这些模式没有针对基准检测本身进行优化,因此它们都使用非常复杂的学习/描述方法.

Answer 1

根据您的基准,您可以使用不同的方法.已经在OpenCV中实现的一种非常常见的方法是SIFT,它在图像中找到尺度不变的鲁棒点.继续进行的方式是:

• 在您的基准线上离线运行SIFT.这会生成要跟踪的关键点.

• 实时运行SIFT(或FAST,也可以生成SIFT描述符)以查找场景中的关键点.

• 使用匹配器(例如FLANN匹配器)查找图像中找到的与基准点相对应的关键点.

• 运行findhomography()匹配点.从找到的单应性H矩阵3x3,您可以获得相机姿势.

有更多的aproaches,这是我喜欢的,它是非常快速的.