我正在寻找我照片中的某个物体：
对象：中间有 X 的矩形的轮廓。它看起来像一个矩形复选框。就这样。所以，没有填充，只有线条。矩形将具有相同的长宽比，但它可以是照片中的任意大小或任意旋转。
我看过一大堆图像识别方法。但我正在尝试确定最适合这项特定任务的方法。最重要的是，对象是由线条组成的，而不是填充的形状。此外，没有透视失真，因此矩形对象在照片中始终具有直角。
有什么想法吗？我希望我可以很容易地实现一些东西。
谢谢大家。
【问题讨论】：
标签： algorithm pattern-matching computer-vision pattern-recognition image-recognition
您可以使用局部特征来识别图像中的对象。 Feature detection wiki
例如，您可以计算某个仅包含您要查找的对象的参考图像的特征，然后将结果保存到纯文本文件中。之后，您只需将新计算的特征（在包含该对象的一些复杂场景的图像上）与参考特征进行比较，即可搜索该对象。
这里有一些关于本地特性的好资源： Local Invariant Feature Detectors: A Survey
【讨论】：
您可以尝试使用角检测器（例如 Harris）来查找框的角、端点和 X 的交点。这简化了在正确配置中查找点的问题。
编辑（回复评论）：
我假设您可以找到图像中的角点、矩形的 4 个角、X 的 4 行末端和 X 的中心，以及图像中由于噪声或背景中的物体。这将问题简化为从给定的一组点中找到一组正确配置的 9 个点。
我的第一次尝试是查看每个角点 A。然后我会遍历靠近 A 的点 B。现在如果我假设（例如）A 是矩形的左上角，B 是右下角，我可以很容易地计算出我希望其他角点在图像中的位置。我会使用一些最近邻搜索（或像 FLANN 这样的库）来查看是否有我期望它们的角落。如果我能找到一组与这些预期位置匹配的点，我就知道符号在哪里，如果它出现在图像中。
如果这对您的应用程序来说足够好，您必须尝试。如果您有太多误报（意外形成矩形 + X 的其他对象的角集），您可以检查是否存在您期望的线条（即正确方向的高对比度）。您可以检查图案中没有线条的地方是否存在低对比度。一旦您知道图像中与您正在寻找的对象的角/线末端相对应的点，这应该相对简单。
【讨论】：
我建议Generalized Hough Transform。看起来你有一个相当简单、固定的形状。广义霍夫变换应该能够检测图像中任何旋转或缩放的形状。您需要对原始图像进行阈值处理，或以某种方式对其进行预处理才能使此方法有用。
【讨论】：