准确性的最佳图像匹配算法？答案

【问题标题】：Best image matching algorithm for accuracy?准确性的最佳图像匹配算法？
【发布时间】：2013-11-07 15:59:29
【问题描述】：

所以我正在编写一些代码，以根据 4 bpp 灰度图像确定东加勒比元的面额。我已经在处理任何倾斜/扭曲，但我正在寻找一种图像匹配算法。我正在考虑使用 FFT，但有人对精度更高的算法有任何其他建议吗？速度不是关键。我添加了一张示例图片。

【问题讨论】：

在“处理任何歪斜/扭曲”之后显示您处理过的图像
这里有点跑题了。无论如何，您希望通过 FFT 实现什么？专注于边缘检测，尤其是数字识别。
这与数字识别本身无关。边缘检测和倾斜已经在处理中，但我过去在模板匹配方面遇到了一些问题，这就是我希望得到建议的原因。

标签： c++ image-processing computer-vision

【解决方案1】：

首先你应该有一些模板面额。让我们说你有相同的规模。然后您可以尝试template matching 使用归一化互相关 (NCC) 来找出这些面额中的每一个如何与您当前的玩偶图像匹配。 NCC虽然看似简单，但在现实中却能创造奇迹。给出最佳匹配分数的是面额。您可以尝试使用您的标本图像上的两个模板，以使其更加健壮。不管是 4 bpp 还是 8bpp。

【讨论】：

像魅力一样工作。谢谢。另外，一个后续问题。关于确定最佳模板位置以获得更可靠的结果和更快的处理有什么建议吗？还有我应该注意的弱点吗？
您可以通过预处理图像以消除任何失真/缩放来提高鲁棒性。您可能希望通过仔细检查字母（样本中的五个）来提高稳健性（在第二阶段以加快处理速度）。模板必须是其他人和当地社区独有的。