识别图像中的图案答案

【问题标题】：Identify pattern in image识别图像中的图案
【发布时间】：2011-10-08 18:33:17
【问题描述】：

鉴于所有图像均取自相同的角度，这意味着要识别的图案将始终以相同的角度可见，而不是位置/尺寸/质量/亮度等。

假设我有徽标，我想对 1000 张不同尺寸和质量的图像进行测试，并获取那些嵌入了这种图案或至少很有可能嵌入了这种图案的图像。

谢谢，

【问题讨论】：

【解决方案1】：

Perl?由于您使用的是 Linux 平台，因此我建议您将 OpenCV 与 python 或 C 一起使用。

您可以查看 SURF 和 SIFT（解释如何使用 OpenCV 和 C++ 执行此操作并附上代码），它们可以进行不错的模板匹配（徽标等）。

文本检测是另一回事，我建议 Robust Text Detection in Natural Images with Edge-enhanced maximally stable extremal regions 论文，这是我所见过的最新的论文，它可以从自然场景中进行可靠的文本检测而不会变得过于复杂。

使用预期模式训练神经网络似乎是全方位的最佳方法，尽管训练过程需要很长时间。但实际识别几乎是实时的。

Here's a discussion 在两个库中实现 MSER：a) OpenCV，b) VLfeat

【讨论】：

【解决方案2】：

也许您可以展示几张图片，但似乎template matching（可能带有distance transform）似乎是您解决问题的理想人选。

【讨论】：

【解决方案3】：

您查看过 AForgenet.com 吗？它有很棒的 blob 处理库。它在 .NET 中

【讨论】：