私は実用的な解決策を必要としませんが、いくつかの有用なヒント/リンクで私を正しい方向に押し進めることができる誰かを探しています：
基準が含まれている画像があります（たとえば、十字やドット、その他の単純なジオメトリなど）。画像ソース自体は、人間が結果の画像を望まないように照らされていますが、基準のコントラストは非常に良好です。次に、その基準（ベクトルデータ形式）とその公称位置の明確な幾何学的記述があります。
ここで、OpenCVに画像内の基準を見つけて、実際の現在の位置（およびこれが可能な場合は基準の回転）を返してもらいたいと思います。
これはOpenCVでどのように行うことができますか？私が見つけたチュートリアルは、基準検出自体に最適化されていない顔や写真などの複雑なパターンを常に使用しているため、すべて非常に複雑な学習/説明方法を使用しています。
基準に応じて、さまざまな方法を使用できます。OpenCV で既に実装されている非常に一般的な方法は SIFT です。これは、画像内のスケール不変の堅牢なポイントを見つけます。続行する方法は次のとおりです。
フィデューシャル オフラインでSIFTを実行します。これにより、追跡するキーポイントが生成されます。
SIFTリアルタイム (またはSIFT 記述子も生成できるFAST ) を実行して、シーン内のキーポイントを見つけます。
マッチャー ( FLANN マッチャーなど) を使用して、基準点に対応する画像内のキーポイントを見つけます。
findhomography()一致したポイントのために実行します。求められたホモグラフィ H 行列 3x3 から、カメラ ポーズを取得できます。
より多くのアプローチがありますが、これは私が気に入っているもので、非常に最新で高速です。