Представляем подходы к сопоставлению шаблонов, кроме NCC и SSD

Я ищу алгоритм сопоставления шаблонов, который я могу реализовать в Matlab или Python. Я уже использовал нормализованную взаимную корреляцию и сумму квадратичных разностей. Но они не являются надежными для моей работы. У кого-нибудь есть предложения для меня?

Любая помощь будет оценена по достоинству.

Заранее спасибо


python matlab image-processing convolution template-matching
person user3397178    schedule 06.06.2014    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Пробовали ли вы SIFT, SURF или любой другой алгоритм обнаружения функций?
У меня есть хороший опыт работы с ними обоими в аналогичном контексте, и я знаю, что у них есть доступные реализации Matlab. У меня есть хороший опыт работы с VLFEAT.

person ThP    schedule 06.06.2014
comment
можно также использовать OpenCV, который имеет реализации для этих локальных функций, а также для многих других. OpenCV имеет привязки Python и MATLAB. . Вот пример, переведенный с C++ в MATLAB с помощью mexopencv библиотека MATLAB. - person Amro; 06.06.2014
comment
@ThP: Можете ли вы сказать мне, что вы имеете в виду под алгоритмом обнаружения функций? Это означает, что я должен извлечь некоторые функции из моего шаблона и некоторые функции из всего моего изображения, а затем сравнить? Я не могу понять, как я могу извлечь функции из моих изображений разных размеров? Должен ли я разбивать все изображение на небольшие блоки? - person user3397178; 10.06.2014
comment
@ user3397178: Я предлагаю вам перейти по предоставленным мной ссылкам (или поискать в другом месте) и прочитать об обнаружении функций. Как правило, размер изображения не имеет значения. Кроме того, алгоритмы, о которых я упоминал, должны быть устойчивы к масштабированию, смещению или другим преобразованиям. Я думаю, что лучший способ понять это — загрузить реализацию таких алгоритмов с хорошими примерами и протестировать ее самостоятельно. - person ThP; 11.06.2014