Я использую метод шаблона соответствия с CV_TM_CCORR_NORMED для сравнения двух изображений... Я хочу сделать, чтобы сделать это вращение и инвариант масштаба.. любые идеи?
Я попытался использовать тот же метод при преобразовании Фурье изображения и шаблона, но все же результат после вращения отличается
Согласование шаблонов с matchTemplate не очень хорошо, когда ваш объект вращается или масштабируется в сцене.
Вы должны попробовать openCV-функцию из Features2D Framework. Например, дескрипторы SIFT или SURF и FLANN. Кроме того, вам понадобится метод findHomography.
Здесь - хороший пример поиска повернутого объекта в сцене.
Update:
Короче говоря, алгоритм таков:
Поиск ключевых точек изображения объекта 1.1. Извлечение дескрипторов из этих ключевых точек
Поиск ключевых точек изображения вашей сцены 2.1 Извлечение дескрипторов из ключевых точек
Обозначьте дескрипторы по совпадению
Проанализируйте свои соответствия
Существуют разные классы FeatureDetectors, DescriptorExtractors и DescriptorMatches, вы можете прочитать о них и выбрать те, которые подходят для ваших задач.
Инвариантность вращения
Для каждого ключевого момента:
Масштабный инвариант
См. BRISK метод
Есть более простые способы сопоставления шкалы шаблонов и инвариантности с вращением, чем переход через функции обнаружения и гомографии (если вы знаете, что это действительно только повернутые и масштабируемые, но все остальное постоянное). Для истинного обнаружения объектов выше предлагаемые подходы, основанные на ключевых точках, работают лучше.
Если вы знаете, что тот же шаблон и нет изменений перспективы, вы принимаете пирамиду изображения для определения масштаба пространства и сопоставляете свои шаблоны на разных уровнях этой пирамиды (через что-то простое, например SSD или NCC). Было бы дешево найти грубые соответствия на более высоких уровнях (= нижнего разрешения) пирамиды. Фактически, это будет так дешево, что вы также можете повернуть свой шаблон примерно на уровнях низкого разрешения, а когда вы отследите шаблон до более высоких уровней разрешения, вы используете более мелкозернистый поворот. Это довольно стандартный метод сопоставления шаблонов и хорошо работает на практике.