Признать шаблон в изображениях

Question

Я ищу быстрое представление/алгоритм, позволяющий мне найти квадраты (как метки) в файле изображения. Это не должно быть так много проблем, однако ...

Я начал делать это, изменив цвет исходного изображения на изображение с серой шкалой и просматривая каждую строку изображения, ища две, три длинные строки (пиксель по пикселям).

Затем, имея массив «линий», я нахожу элементы, которые могут создать квадрат желания.

Лучше идея была бы найти образец с известными чертами, как: это квадрат, вне квадрата нет искажений (есть только белое пространство) и т.д.

Цель состоит в том, чтобы проанализировать изображение 5000 X 5000 пикселей менее чем за 1-2 секунды.

Возможно ли это?

Answer 1

Один из образцов OpenCV squares.cpp делает именно это, см here для кода. В качестве альтернативы вы можете посмотреть преобразование Хафа, чтобы обнаружить все линии на вашем изображении, а затем проверить две линии, пересекающиеся под прямым углом.

Есть также большое количество ресурсов на этом сайте, которые могут помочь вам:

• OpenCV C++/Obj-C: Detecting a sheet of paper/Square Detection
• Are there any opencv function like "cvHoughCircles()" for square detection?
• square detection, image processing

Я уверен, что есть и другие, они только первые несколько, с которыми я столкнулся.

Answer 2

См. Преобразование признаков, инвариантное по шкале, соответствие шаблону и преобразование Хафа. Быстрая и неточная догадка может заключаться в том, чтобы сделать гистограмму цвета и сравнить ее. Если изображение достаточно сложное, вы можете различать несколько наборов изображений.

Чтобы сделать дело простым, предположим, что у нас есть три ковши для R, G и B. Полностью белое изображение будет иметь (100%, 100%, 100%) для (R, G, B). Полностью красное изображение будет (100%, 0%, 0%). У сложного изображения может быть что-то вроде (23%, 53%, 34%). Если вы берете расстояние между точками в этом (R, G, B) пространстве, вы можете сравнить, какой из них «ближе».

Я думаю ссылка Криса решается вопрос :)