他の画像でターゲットロゴを見つけるために使用しようとしているターゲットロゴの画像があります。現在、画像上のロゴを検出するために2つの異なる検出アルゴリズムを実行しています。私が使用する最初の検出は、色が非常に似ている画面上の一般的な領域を画像で検索するヒストグラムベースです。そこからSIFTを実行して、探しているオブジェクトをさらに取得します。これはほとんどのロゴで機能しますが、私が持っているターゲットロゴは、ロゴのキーポイントを取得していません。
画像内のいくつかのキーポイントを見つけるのに役立つことがあるかどうか疑問に思いました。アドバイスをいただければ幸いです。
以下は、SIFTによって取得されていない画像です。
前もって感謝します。
編集 私は、モデルのテンプレートマッチングベースのさまざまなスケールと回転についてのジュリアンのアイデアを使用するのに疲れましたが、それでもほとんど結果が得られませんでした。テストしようとしている画像を含めました。
画像にキーポイントがありません...
なんで ？
このロゴを大きな変更 (回転、平行移動、ノイズなど) なしで検索する場合は、テンプレート マッチング方法を試すことができます。単純な関連付けが最も簡単です。
さらに先に進みたい場合は、実装したことはありませんが、面白いかもしれないという私の考えの1つです。この画像のセットを使用して、スケーリング、回転、ワープ、彩度の低下、関数によるノイズの増加、テンプレートマッチングの適用を行うことです。以前のテンプレートから取得したこの一連の画像を使用して...このアイデアは、SIFT とウェーブレット変換から来ています。ここでは、いくつかの方法 (回転、ノイズ、周波数など) で変更する関数を使用して、次のことを行います。 「検査」したい画像で発生するこれらの基本的な変更に対して、変換に堅牢性を与えます。それはあなたのためのアイデアかもしれません!
これは私のアイデアを要約した画像です。テンプレートを回転およびスケーリングすると、実際には、一致させることができる新しい回転/スケーリングされたテンプレートが作成され、堅牢性が向上します (多くのパラメーターを選択すると非常に長くなる場合でも)変更する）。それがアルゴリズムだと言っているわけではありませんが、試すのは面白くて非常に基本的なアイデアかもしれません...
ジュリアン
このロゴが機能のマッチングに問題がある別の理由があります。ほとんどの機能は、滑らかさのない人工的な画像ではうまく機能しません。すべての導関数は正確に 1 ピクセル サイズであり、特徴検出器は導関数に依存します。画像を少し滑らかにする必要があります。もちろん、この特定のロゴの場合、対称性が高いため役に立ちません。ハフ変換を使用して、円内の円を検出できます。テンプレートマッチングと比較して、より良い結果が得られます。