OpenCV 일치 템플릿

Question

일부 이미지가있는 로고 (템플릿)와 일치 시키려고합니다. 내 이미지는 모두 색상이 자연스럽고 내가하고있는 방식은 openCV의 cvMatchTemplate()을 사용하고 원본 이미지 위에 템플릿 (로고)을 실행하는 것입니다. 템플릿을 여러 단계로 확장하여 가장 일치하는 항목을 찾습니다. 이미지에 디지털로 각인 된 로고 만 있고 현장에있는 로고는 찾지 못했습니다. 예 : (이미지가 내 작업의 표현과 명확성을 위해 순수하고 그래서 800 × 600 표준에 확장 해상도를 고정 아니하는 내가

내 이미지 작업하고 이미지되지 않습니다 이미지 http://i56.tinypic.com/2v3j3wx.jpg에서 하늘 스포츠 검출 . 이제 내 소스 이미지 해상도가 300x300이라고 매우 나쁘면 결과는 매우 평범합니다. 템플릿 매개 변수에 CV_TM_CCOEFF_NORMED 메서드를 사용하고 정확한 일치도 점수가 매우 낮습니다 (0의 눈금에서 0.4로 낮습니다). ~ 1.0) 로고가 있는지 없는지 확실하게 말할 수 없게됩니다. 여기에 두 가지 질문이 있습니다.

1 - opencv 템플릿 매칭에서 어떻게 컬러 이미지를 처리합니까? 문서와 다른 추측은 각각의 채널에 대한 점수를 따로 계산하고 최상의 결과를 얻었습니다. 그렇다면 더 나은 결과를 위해 모든 세 채널을 고려하는 것이 더 나을 것입니다.

2 - 다른 대안! :)

어떤 것이 명확하지 않은지 알려주세요!

EDIT (추가 정보) : 의견에서 논의한대로, 나는 현재의 매칭 기법을 스케일링 된 템플릿 매칭으로 첨부하고 있습니다. 첨부 된 이미지는 테스트 목적으로 순수하고 내가 일치 소스 이미지 로고 이미지 출력 이미지 사용하여 템플릿 (이미지가 proprieotry 그대로 게시 할 수 없습니다) 함께 일하고 이미지 내 실제 세트가 아닌 유의하시기 바랍니다

템플릿이 매치되었지만, 여기서 얻은 점수는이 가장 일치하는 점수가 0.59입니다. 상대적으로 좋은 경기 점수지만 좋은 로고가 존재하는지 여부를 알려주지는 못합니다. 내 테스트 이미지에서 화면의 로고가 투명 할 때 로고는 여전히 감지되지만 점수는 0.3-0.4로 낮습니다. SURF/SIFT를 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니까?

EDIT (SURF 시도) opencv 공식 문서 (minHessian = 2000)에서 예제로 이미 제공된 SURF 코드를 실행하려고했습니다. link here 여기에 출력됩니다. 나는 2,3 포인트가 예상 경계 내에 것으로 보인다 (그것을 해석하는 방법을 잘 모르겠습니다.이 좋은 생각인가? 더 이상의 제안을? 감사

Answer 1

당신이하기 전에 원본 이미지에 가우시안 블러를 사용하여 시도해 봤어 템플릿 일치를 수행합니까?

OpenCV Python Gaussian Blur

은 또한 당신이 히스토그램 비교를 시도해 볼 수도 있습니다 : 나는 OpenCV의 문서 도구에서 가우시안 블러에 나쁜 경기를

링크를주고 원본 이미지의 품질 생각으로 이렇게하면 더 정확한 결과를 제공 할 수 있습니다

Drawing Histograms

,691 : 지역의 템플릿 매칭에 대한 기술은 템플릿 일치 상관 관계가 아주 작은 경우, 올바른 값이 반환 것을 추가로 확인, 제안 히스토그램을 그리기

는 선택 사항입니다, 그것은

Comparing the Histograms

^이 방법은 이미지의 히스토그램 (소스 및 템플릿)와 그들 사이의 상관 관계를 계산 ... 그러나 자신의 응용 프로그램에 유용 할 수 있습니다 템플릿 일치가 가장 좋은 상관 관계라고 생각하는 곳이나 이미지의 다른 위치와 같이 전체 소스의 막대 그래프를 원하지 않으므로 관심 영역 (ROI)의 막대 그래프를 얻으려면 다음의 C++ 코드 :

Mat OriginalImage = imread("source.jpg", 0); 
Rect RegionOfInterest = Rect(150, 150, 250, 250); 
Mat ROIImage = OriginalImage(RegionOfInterest); 

이를 통해 관심 영역의 히스토그램을 계산할 수 있습니다. Template Matching에서 템플릿이 소스라고 생각하는 영역의 히스토그램을 얻고 템플릿 일치 출력을 확인하거나 반박하기 위해 비교합니다.