セットのオブジェクトを含む白黒画像があります。これらのオブジェクトを見つけられるようにしたいと思います。画像内のオブジェクトは、セット内のサンプルと同じサイズで、ほぼ同じ形状であるとほぼ確信しています。
これを行う 1 つの方法は、イメージ内のピクセルとサンプル オブジェクト内のピクセルが適切に一致するまで、セット内のオブジェクトをイメージ上で 1 つずつ移動することです。このための独自のコードを作成することはできますが、車輪の再発明はしたくありません。AForge または EMGU/OpenCV で既にこれを行っているものはありますか?
openCV の Match テンプレート機能を使用できます。この関数は、テンプレート「オブジェクトのセット」を取得し、それらを同じオブジェクトが配置されていると思われる画像と比較します。
マッチングを使用する必要があります。次のサンプル コードを使用してください。
// Object_Matching_surf.cpp : Defines the entry point for the console application.
//
#include "stdafx.h"
#include <opencv2/nonfree/features2d.hpp>
using namespace cv;
#include <stdio.h>
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include"cv.h"
#include"highgui.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
using namespace cv;
int object_detection(Mat, Mat, char*);
Mat rotateImage(const Mat&, double);
int main()
{
char inputImgName[50];
char tmplateName[50];
char outputImgName[50];
for (int i=1; i<10; i++)
{
sprintf(inputImgName, "%s%d%s","C:/Matches1/img",i,".png");
sprintf(tmplateName, "%s%d%s","C:/Matches1/gripper",i,".png");
sprintf(outputImgName, "%s%d%s","C:/Matches1/matches_img",i,".png");
Mat templateImage = imread(tmplateName);//, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
Mat inputImage = imread(inputImgName);//, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
char * outPutImage = outputImgName;
object_detection (templateImage, inputImage, outPutImage);
}
//Resize the template image
/*Mat newTemlate;
resize(templateImage,newTemlate, Size(100,100));*/
//Rotate the template
/*Mat rotatedTemplate = rotateImage(templateImage, 90.0);
imwrite("C:/Matches0/rotated.jpg" ,rotatedTemplate);*/
return 0;
}
int object_detection(Mat templateImage, Mat inputImage, char* outPutImage)
{
//Detect the keypoints using SURF Detector
int minHessian = 500;
SiftFeatureDetector detector( minHessian );
std::vector<KeyPoint> kp_object;
detector.detect( templateImage, kp_object );
//Calculate descriptors (feature vectors)
SiftDescriptorExtractor extractor;
Mat des_object;
extractor.compute( templateImage, kp_object, des_object );
FlannBasedMatcher matcher;
std::vector<Point2f> obj_corners(4);
//Get the corners from the object
obj_corners[0] = cvPoint(0,0);
obj_corners[1] = cvPoint( templateImage.cols, 0 );
obj_corners[2] = cvPoint( templateImage.cols, templateImage.rows );
obj_corners[3] = cvPoint( 0, templateImage.rows );
Mat des_image, img_matches;
std::vector<KeyPoint> kp_image;
std::vector<vector<DMatch > > matches;
std::vector<DMatch > good_matches;
std::vector<Point2f> obj;
std::vector<Point2f> scene;
std::vector<Point2f> scene_corners(4);
Mat H;
detector.detect( inputImage, kp_image );
extractor.compute( inputImage, kp_image, des_image );
matcher.knnMatch(des_object, des_image, matches, 2);
for(int i = 0; i < min(des_image.rows-1,(int) matches.size()); i++) //THIS LOOP IS SENSITIVE TO SEGFAULTS
{
if((matches[i][0].distance < 0.6*(matches[i][1].distance)) && ((int) matches[i].size()<=2 && (int) matches[i].size()>0))
{
good_matches.push_back(matches[i][0]);
}
}
//Draw only "good" matches
drawMatches( templateImage, kp_object, inputImage, kp_image, good_matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1), vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS );
if (good_matches.size() >= 4)
{
for( int i = 0; i < good_matches.size(); i++ )
{
//Get the keypoints from the good matches
obj.push_back( kp_object[ good_matches[i].queryIdx ].pt );
scene.push_back( kp_image[ good_matches[i].trainIdx ].pt );
}
H = findHomography( obj, scene, CV_RANSAC );
perspectiveTransform( obj_corners, scene_corners, H);
//Draw lines between the corners (the mapped object in the scene image )
line( img_matches, scene_corners[0] + Point2f( templateImage.cols, 0), scene_corners[1] + Point2f( templateImage.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 4 );
line( img_matches, scene_corners[1] + Point2f( templateImage.cols, 0), scene_corners[2] + Point2f( templateImage.cols, 0), Scalar( 0, 255, 0), 4 );
line( img_matches, scene_corners[2] + Point2f( templateImage.cols, 0), scene_corners[3] + Point2f( templateImage.cols, 0), Scalar( 0, 255, 0), 4 );
line( img_matches, scene_corners[3] + Point2f( templateImage.cols, 0), scene_corners[0] + Point2f( templateImage.cols, 0), Scalar( 0, 255, 0), 4 );
}
//Computing the center
Point2f p1 = scene_corners[0] + Point2f( templateImage.cols, 0);
Point2f p2 = scene_corners[1] + Point2f( templateImage.cols, 0);
Point2f p3 = scene_corners[2] + Point2f( templateImage.cols, 0);
Point2f p4 = scene_corners[3] + Point2f( templateImage.cols, 0);
Point2f center = (p3*0.5+p1*0.5);
char p1text[20];
sprintf(p1text, "(%d,%d)",(int)p1.x, (int)p1.y );
putText(img_matches, p1text, p1, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.3, cvScalar(255, 255, 255, 0));
char p2text[20];
sprintf(p2text, "(%d,%d)",(int)p2.x, (int)p2.y );
putText(img_matches, p2text, p2, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.3, cvScalar(255, 255, 255, 0));
char p3text[20];
sprintf(p3text, "(%d,%d)",(int)p3.x, (int)p3.y );
putText(img_matches, p3text, p3, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.3, cvScalar(255, 255, 255, 0));
char p4text[20];
sprintf(p4text, "(%d,%d)",(int)p4.x, (int)p4.y );
putText(img_matches, p4text, p4, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.3, cvScalar(255, 255, 255, 0));
char centertext[20];
sprintf(centertext, "(%d,%d)",(int)center.x, (int)center.y );
putText(img_matches, centertext, center, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.3, cvScalar(255, 0, 0, 250));
system("pause");
/* Save the image of matches */
imwrite(outPutImage, img_matches);
return 0;
}
基本的にあなたが言っていることを行うopenCVのmatchTemplateがあります。