使用特征检测进行二维形状的对象检测？答案

【问题标题】：Object Detection for 2-D Shapes using Feature Detection?使用特征检测进行二维形状的对象检测？
【发布时间】：2017-10-27 09:00:02
【问题描述】：

我的目标 -

输入：PNG 平面图（上面有许多电气设备符号），以及使用边界框选择其中一个符号的用户。

输出：相同的 PNG 平面图，但突出显示所有匹配的符号

我一直在研究特征检测作为查找匹配符号的一种方法，但我在网上找不到任何用于 2D 对象的示例 - 我只看到它在照片上使用或在视频中实时使用。特征检测是否也适用于 2D 对象？如果没有，为什么不呢？

对于那些感兴趣的人，我一直在使用 C# 进行开发，使用名为 Emgu CV 的 OpenCV 包装 API（它具有所有 OpenCV 功能以及更多功能）。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以查看有关徽标识别的研究。您可以使用经典特征检测器，例如 sift 或 surf，然后从提取的特征中计算一些形状不变量，例如特征三角形方向。

这是一篇经典论文，可以看看一些想法： Scalable Logo Recognition

【讨论】：

【解决方案2】：

我猜你的输入是一个二进制/灰度图像，主要有线条、箭头、圆圈…… 局部特征检测（例如 ORB、SURF、SIFT 等）最适合“高熵”图像，我指的是具有大量纹理的场景照片。在这里你有几何形状，几何方法会更好。我认为（几何）形状检测算法会是更好的选择，例如广义霍夫变换。

【讨论】：