如何匹配不同角度拍摄的图像答案

【问题标题】：How to match images taken at different angles如何匹配不同角度拍摄的图像
【发布时间】：2017-04-12 03:29:17
【问题描述】：

我有多个以不同角度拍摄的同一物体的图像，并且有很多这样的物体。我需要通过将其与这些图像进行匹配来匹配稍后以随机角度拍摄的属于具有相似背景的特定对象的测试图像。这些物体是建筑物内的灯光装置。同一个对象可能安装在不同的地方，但背景不同。

我使用了均值偏移误差、来自 opencv 的模板匹配和结构相似性指数，但准确度较低。

图像指纹识别或 SIFT/SURF 怎么样

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我会发表评论，但没有足够的代表 merp。我建议将特征匹配与 SIFT 或 SRUF 一起使用。您可以使用单应矩阵，因为它有助于对象处于不同的角度。这是一个关于如何做到这一点的教程：Feature Matching

我希望这会有所帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

此类对象识别任务的最先进技术是卷积神经网络，但您将需要一个大型标记训练集，这可能会排除这种情况。否则 SIFT/SURF 可能是您正在寻找的。它们对大多数转换都非常健壮。

【讨论】：

对于卷积神经网络来说，每个对象 10 张图像是否合适？我尝试了 SIFT 和 ORB，即使在不同的角度也能得到很好的结果。
每类 10 张图片很可能是不够的。有关我们正在讨论的尺寸的印象，请查看：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks。他们为大约 1000 个课程使用了 130 万张图像。如果您可以通过 SIFT 实现您的目标，为什么不去做呢？