Шаблон соответствия OpenCV для круглых изображений в Java

Question

У меня всегда есть квадратные/прямоугольные изображения, иногда мне тоже нужно сопоставлять изображения. Ниже приведены 2 изображения, например. Бал - это образ шаблона, а второй - это источник, где нужно искать шаблон. Я могу сделать фон шаблона прозрачным, но это дает ошибку, делая его белым, уменьшает счет матча, потому что, как вы видите на исходном изображении, вокруг шара нет белого. Это всего лишь 2 примера. У вас есть предложения/решения?

Answer 1

Если вы знаете, пиксели, принадлежащие к шаблону, вы можете написать согласовани

сумму абсолютных разностей проб (псевдокод)

Mat I, T // image and template 
vector<Point> template_pixels 
Rect sliding_window 
vector<double> match_rates 

for all rows in image 
update sliding_window 
    for all cols in image 
    update sliding_window 
    Mat W = I(sliding_window) 
    sum = 0 
     for all rows in template 
       for all cols in template 
       if(template_pixels contains pixel i) 
        sum += abs(W(i) - T(i)) 
       end for 
     end for 
    match_rates.pushback(sum) 
    end for 
end for 

minMaxLoc(match_rates) 

и оптимизировать его с помощью многопоточности по строкам изображений

Answer 2

Это нормально, вы все еще можете использовать matchTemplate() и получить отличные результаты:

You can find a decent tutorial on OpenCV's documentation. Кстати, это результат демонстрации, которую там поделили.

Answer 3

Я думаю, вы также можете использовать для этого гистограмму. Там вы также можете использовать произвольную маска формы. Сконструируйте маску с обратным изображением, и вы обнаружите пик в области, где объект появляется на изображении, как показано на изображениях (отображается цвет и масштабируется) ниже.

backprojected:

свертке:

EDIT:

Это основано на этом paper. Я экспериментировал и надеялся опубликовать в блоге. Это на C++.

// model histogram: this is the football template 
calcHist(&model32fc3, 1, (const int*)channels, modelMask, histModel, 3, (const int*)histSize, (const float**)ranges, true, false); 
// image histogram 
calcHist(&image32fc3, 1, (const int*)channels, Mat(), histImage, 3, (const int*)histSize, (const float**)ranges, true, false); 
// ratio histogram 
divide(histModel, histImage, histRatio); 
cv::min(histRatio, 1.0, histRatio); 
// backproject ratio histogram 
calcBackProject(&image32fc3, 1, (const int*)channels, histRatio, backprj, (const float**)ranges); 
// convolve the kernel with the backprojected image 
filter2D(backprj, conv, CV_32F, modelMask);