模板匹配算法

Question

请推荐任何与大小和旋转无关的模板匹配算法。(如果可能，请提供任何源代码作为示例)

编辑1:实际上我理解算法是如何工作的，我们可以调整模板的大小并旋转它。它的计算成本很高，但我们可以使用图像金字塔。但现在对我来说真正的问题是，当图片与物体成一定角度时，只有透视变换才能校正图像。我的意思是，即使我们旋转图像或缩放它，如果图像中的对象是透视变换的，我们也不会得到很好的匹配。当然，可以尝试在不同的角度生成多个模板，但我认为这是一个非常糟糕的主意。

编辑2:使用基于形状匹配的模板匹配时还有一个问题。如果图像没有很多锐利的边缘怎么办？比如盘子或盘子？

编辑3:我还听说过用于物体检测的相机校准。用于此目的的算法是什么？我不明白它怎么能用于模板匹配。

Answer 1

我不认为有一个有效的模板匹配算法是仿射不变(rotation+scale+translation)。

通过使用距离变换，您可以使模板匹配对scale+rotation具有一定的健壮性(请参见倒角样式方法)。您可能还应该查看SIFT和MSER，以了解该研究领域在过去十年中是如何形成的。但这些都不是模板匹配算法。

Answer 2

看看这篇2013年关于高效仿射模板匹配的论文："Fast-Match“。http://www.eng.tau.ac.il/~simonk/FastMatch/

Matlab代码可以在该网站上找到。基本思想是穷尽地搜索仿射空间，但根据图像的平滑程度以最稀疏的方式进行搜索。有一个形式上的近似保证，尽管它并不总是找到绝对的最佳答案。