問題タブ [template-matching]

私の問題はここに示されています: problem statement。カメラ画像で検出する必要があるテンプレート画像が 1 つあります。検出された後、アフィン変換を使用してカメラ画像を正規化する必要があります。私の仕事の目標は、十字架を特定することです。画像の正規化ステップに SURF 機能を使用しようとしましたが、テンプレート画像は非常に規則的で、SURF マッチングには適していません。これを行う方法はありますか？多分ある種の輪郭マッチング？

どなたかFFTを使ったテンプレートマッチングのやり方を教えてください。テンプレートは元の画像よりも小さいです。1. テンプレートにゼロを埋め込む必要があるとどこでも述べています。それがどのように行われるか。画像の右下に追加するか、画像全体に均等に追加しますか。

前もって感謝します。

基本的にJavaでテンプレートマッチングを行おうとしています。一致するものを見つけるために簡単なアルゴリズムを使用しました。コードは次のとおりです。

しかし、これは非常に遅いアプローチです。2つの画像（768×1280）とサブ画像（384 x 640）をテストしました。これは何年も続きます。openCVは、ready関数cvMatchTemplate（）を使用して、テンプレートマッチングをはるかに高速に実行しますか、それとも実行しませんか？

次の問題に対する適切なアルゴリズムの選択または検索を手伝っていただきたいです: 画像内のテンプレートを認識したいのですが、テンプレートは非標準フォントのテキストであるため、OCR で処理できない可能性があります。私が望むのは、テンプレート マッチング アルゴリズムを使用してそれを認識することです。画像を参照してください:

ご覧のように背景がありますが、この画像では自分で描いていますが、背景はシンプルです。通常はそれほど単純ではありません。照度の変化があり、通常は 1 つの色に着色されています。したがって、このテンプレートに一致させたいのですが、アルゴリズムを背景色に不変にする必要があります。

opencv の cvMatchTemplate を試してみましたが、画像にテンプレートがある場合はうまく処理されます。しかし、カメラの下でオブジェクトを回転させたり、テンプレートがないようにオブジェクトを削除したりすると、アルゴリズムは多くの偽陽性一致を検出します。そこで、回転不変のアルゴリズムを見つけたいと思います。何か提案できますか？

未知のオブジェクトを追跡するオブジェクト追跡プログラムを構築しています。ユーザーは、追跡するライブ ビデオ ストリーム内の領域を選択する必要があります。私のプロジェクトはこのビデオに似ています。

http://www.youtube.com/watch?v=G5GLIKIkd6E

方法を試しましたが、十分に堅牢ではなく、トラッカーが頻繁に動きます。というわけで、またゼロからスタートです。

ビデオの方法を思い付く方法を知っている人はいますか? 私は emgucv の初心者であり、今のところ、どこからやり直すべきか本当にわかりません。

図書館で本を認識するAndroidアプリケーションを作成しています。私がしていることは、本の本の背の画像を取り、それをサーバーに送信してそこで画像処理を行い、データベースから本を認識し、本に関する詳細を電話に送信することです。そこで、光学文字を認識し、モバイル アプリケーションに送信します。C#を使用して画像処理プロセスを実行したいと考えています。本の認識は、データベースにあるテンプレート画像と送信された画像を比較して行われます。したがって、これを行うための最良のアプローチは何かを理解するための助けが必要です。私はすでに次のようないくつかの方法について研究しています

1. テンプレートマッチング
2. パターン認識
3. 特徴認識

本のような画像に関しては、私が従ったほうがよい推奨される方法を知りたい. また、これに適した API はありますか。私は OpenCV について調査しましたが、より良い API があるかどうかを知りたいです。また、本を認識するときに OCR を使用するにはどうすればよいですか。申請を早くしたい。通常、2 つの本の背表紙 (テンプレートと画像) を比較して、60% の類似性が得られれば、同じ本であると見なすことができます。最適な方法を模索中…！これで私を助けてください...！

リアルタイムのテンプレート マッチングに opencv を使用しています。カメラは 52fps のグレースケール画像を生成します。ソフトウェアは正常に動作しますが、照明条件が悪いためにマッチングに失敗することがあります。

カメラは明るさを調整する方法を提供しません (自動的に調整するだけです)。画像が暗すぎたり明るすぎたりすると、テンプレート マッチングが失敗することがあります。

これにどのように対処しますか？それを機能させる方法はありますか？

ありがとう。

OpenCVを使用してテクスチャを検出しようとしています。テクスチャは絵筆のブラシのテクスチャに似ているため、画像では多くの小さな線が一緒になります。テクスチャを他のものと区別できるようにハフラインを使用しようとしましたが、他の誤検知が多すぎるため、うまく機能していません。それ以外に、テンプレートマッチングと高速フーリエ変換の使用についてのアイデアはありましたが、それらのテストや実装は試していません。

それで、他の誰かがこれを行うための可能な方法のアイデアを持っていますか？たぶん、他のライン検出器またはエッジ検出器を使用しますか？それとも、誤検知が多すぎるのでしょうか。

このテクスチャは、雑然としたシーンで検出できる必要があります。また、可能であればリアルタイムで追跡する必要があるため、そのためのアルゴリズムは比較的高速である必要があります。必要なテクスチャのサンプルを投稿できず（rep l0lが少なすぎます）、申し訳ありませんが、実際にどのように見えるかを確認する必要がある場合は、paintbrush/paintbrushテクスチャを検索するだけです。しかし、以前に絵筆を見たことがあれば、私が話している部分（ブラシのある部分）はかなり明白なはずです。

よろしくお願いします。

呼んでいます：

一致の結果はMatインスタンスにあります。このクラスのドキュメントが見つかりませんでした。私が正しく理解していれば、結果には確率の行列が含まれています。確率の最大値を見つけるにはどうすればよいですか？Matインスタンスがどのように表示され、何が含まれているのかさえ理解できません。

ありがとうEyal

私はテレビチャンネルを認識するプロジェクトに取り組んでいます。背景を避けてロゴの中央からサンプルを撮ろうとしているチャンネルの写真を撮っています。私は4つの異なるロゴを認識しています。テンプレートは次のとおりです。

テンプレートマッチングアルゴリズムはどのように機能しますか：
サイズが100x100の4つのテンプレートがあり、それぞれが異なるTVチャンネルを表し、それぞれが異なるしきい値（確率）を持っているとします。ユーザーがテレビからロゴをキャプチャしている場合、アルゴリズムは次のようになります。-各テンプレートで4つの独立したテンプレートマッチングを実行して、キャプチャされた画像と各テンプレートが一致する確率を受け取ります。-すべてのチャネル確率について、チャネルの確率がチャネルのしきい値よりも低い場合、確率は0に変更されます。-認識されたロゴが最も可能性の高いものであることを発表します。すべての確率が0の場合、「認識なし」をアナウンスします。

たとえば、確率が0.85でしきい値が0.9の1つのチャネルと、確率が0.8でしきい値が0.75の2番目のチャネルを取得した場合、2番目のチャネルが「勝ち」ます。

いずれかのロゴの写真を撮ると、95％の確率で写真が認識されます。

現在の結果：

• 最初の（「笑顔」のロゴ）を検出しようとすると、10回の検出のうち10回の正しい検出が得られました。正しいテンプレートと画像の間のテンプレートマッチングでは、0.91から0.94の間の確率が得られます。他のロゴについては、0.77から0.91の間の確率が得られます。
• 2番目（「緑」のロゴ）を検出しようとすると、10回の検出のうち10回の正しい検出が得られました。正しいテンプレートと画像の間のテンプレートマッチングでは、0.78から0.91の間の確率が得られます。他のロゴの場合、0.71から0.83の確率が得られます（ただし、しきい値が高いため、検出は成功します）。
• 3番目（「丸い」ロゴ）を検出しようとすると、10回の検出のうち9回の正しい検出が得られました。正しいテンプレートと画像の間のテンプレートマッチングでは、0.83から0.92の間の確率が得られます。他のロゴについては、0.73から0.91の間の確率が得られます。
• 4番目（「白黒」ロゴ）を検出しようとすると、10回の検出のうち10回の正しい検出が得られました。正しいテンプレートと画像の間のテンプレートマッチングでは、0.91から0.94の間の確率が得られます。他のロゴについては、0.78から0.92の間の確率が得られます。
• 「ネガティブ」な画像を検出しようとすると、ロゴが検出されることがよくあります（これは悪いことです）。たとえば、完全な白いシートの画像を撮ると、0.9を超える確率で、1番目、3番目、4番目のロゴが検出されます。

「ネガティブ」画像でより良い結果を得るために、アルゴリズムを改善または変更するにはどうすればよいですか？

助けてくれてありがとう、

Eyal