如果对象的图片属于两个不同的来源 - 在 OpenCV 中，如何比较两个图像是否代表同一个对象？答案

【问题标题】：How to compare if two images representing the same object if the pictures of the object belongs from two different sources - in OpenCV?如果对象的图片属于两个不同的来源 - 在 OpenCV 中，如何比较两个图像是否代表同一个对象？
【发布时间】：2026-02-07 00:00:01
【问题描述】：

假设我有一张从我的手机摄像头拍摄的汽车图像，并且我从互联网上下载了同一辆车的另一张图像。（为简单起见，请假设两个图像都包含同一辆车的相同侧视图投影。）

如何使用 OpenCV 检测这两个图像是否代表同一个对象，即汽车？

我尝试过模板匹配、特征匹配 (ORB) 等，但这些都不起作用，也没有提供令人满意的结果。

【问题讨论】：

你能把你尝试过的 ORB/模板匹配的结果放在上面，看看为什么它们“不起作用”或“没有提供令人满意的结果”吗？
如果对您有帮助，请考虑接受最佳答案。

标签： python opencv image-processing object-recognition

【解决方案1】：

SIFT 特征匹配可能会产生比 ORB 更好的结果。但是，这里的主要问题是每种类型只有一张图像（来自移动相机和互联网。如果您有大量该车型的图像，那么您可以使用这些图像训练机器学习系统. 稍后您可以将汽车的一张图像提交给机器学习系统，机器学习系统识别它的机会要高得多。

从机器学习的角度来看，仅使用一个图像作为主图像并匹配另一个图像类似于仅使用一个手写字母“A”教孩子字母“A”，并期望他/她能够识别任何人手写的任何手写字母“A”。

【讨论】：

那么如果我们将汽车的图像替换为书籍封面的图像，因为一本书的封面是独一无二的，如果应用相同的过程，您有什么建议吗？就像我有丹布朗地狱的移动相机图像和互联网下载的相同图像。在这种情况下你有什么建议？
书籍封面中的文本和插图组件使它们成为 SIFT 特征的更好候选者。书籍封面通常是平面的，因此照片和参考文献之间的差异主要可以使用仿射变换、噪声和光照变化来表示。 SIFT 在这些条件下工作得相当好。我已经在书籍封面上尝试过 OpenCV SIFT 示例，仅用于测试。效果一般。
ai.pku.edu.cn/aiwebsite/research.files/… 的论文有点老了，但算法应该很容易在 OpenCV 中实现。 TinEye 是一家提供软件的公司，你也可以看看他们的工作。

【解决方案2】：

想一想如何以数学方式描述汽车的功能，从而使每辆汽车都与众不同。也许每辆车都有不同尺寸的车轮？也许从门把手到侧窗底部的距离是每辆车的独特特征？也许每辆车的前侧窗与后侧窗宽度的比例是该车的一个特征？

您可能无法 100% 自信地回答这些问题。但是，你能做的就是将它们组合成一个多维特征向量并进行分类。

现在，这里的关键部分是，由于您要进行手动功能描述，因此您需要注意做好工作并测试每一步。例如，您需要设计具有比例和透视不变性的特征。在这里，我建议阅读 face detection 是如何设计来满足这一要求的。

机器学习会是更好的解决方案吗？很大程度上取决于两件事。首先，您打算向算法抛出什么样的数据。其次，您对流程的控制能力如何。

今天大多数人没有意识到，机器学习并不是所有问题的神奇解决方案。它是一种工具，作为每一种工具，它都需要适当的处理才能提供结果。如果我给你建议，我会说你还不会处理得很好。

我的建议：熟悉基本的特征提取和通用图像处理算法。边缘检测（Canny、Sobel）、轮廓查找、形状描述、霍夫变换、形态学运算、掩蔽等。如果没有这些在您的指尖，我想说在这种特殊情况下，即使机器学习也无法拯救您。

对不起：这里没有捷径。你需要做功课才能完成这项工作。但不要让那吓到你。这是一个伟大的项目。祝你好运！

【讨论】：