计算机视觉中的形状/模式匹配方法

Posted 2023-03-28

【中文标题】计算机视觉中的形状/模式匹配方法

【英文标题】：Shape/Pattern Matching Approach in Computer Vision

【发布时间】：2012-01-28 12:17:21

【问题描述】：

在我看来，我目前面临一个相当普遍的问题，应该很容易解决，但到目前为止我所有的方法都失败了，所以我向你寻求帮助。

我认为最好用一些插图来解释这个问题。我有一些像这两个这样的模式：

我还有一张类似这样的图片（可能更好，因为这张照片的来源照片光线很差）：

（注意模板是如何缩放到适合图像大小的）

最终目标是确定用户是否显示拇指向上/拇指向下手势以及介于两者之间的某些角度的工具。所以我想将图案与图像进行匹配，看看哪一个最像图片（或者更准确地说，是手所显示的角度）。我知道拇指在图案中显示的方向，所以如果我找到看起来相同的图案，我也有角度。

我正在使用 OpenCV（使用 Python 绑定）并且已经尝试过 cvMatchTemplate 和 MatchShapes，但到目前为止它并不能真正可靠地工作。

我只能猜测 MatchTemplate 失败的原因，但我认为带有较小白色的较小图案完全适合图片的白色区域，从而创建最佳匹配因子，尽管它们看起来并不完全相同。

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是否有一些隐藏在 OpenCV 中的方法我还没有找到，或者是否有已知算法可以解决我应该重新实现的那些问题？

新年快乐。

【参考方案1】：

一些简单的技术可以奏效：

二值化和分割后，找到 Feret 的 blob 直径（也称为点之间的最远距离，或长轴）。 找到点集的凸包，对其进行泛洪填充，并将其视为连接区域。用拇指减去原始图像。不同之处在于拇指和拳头之间的区域，该区域相对于重心的位置应该可以为您提供旋转指示。 对每个点到斑点边缘的距离使用分水岭算法。这可以帮助识别连接的薄区域（拇指）。 将最大的圆（或最大的内接多边形）拟合到 blob 中。扩大这个圆形或多边形，直到其边缘的一部分与背景重叠。从原始图像中减去这个膨胀的图形；只会留下拇指。 如果手的大小一致（或相对一致），那么您还可以执行 N 次形态腐蚀操作，直到拇指消失，然后进行 N 次扩张操作以使拳头恢复到其原始近似大小。从原始 blob 中减去这个只有拳头的 blob 以获得拇指 blob。然后使用拇指斑点方向（费雷特直径）和/或相对于拳头斑点质心的质心来确定方向。

寻找临界点（方向变化强烈的区域）的技术比较棘手。最简单的情况是，您也可以使用角检测器，然后检查一个角到另一个角的距离，以确定拇指内缘与拳头相交的位置。

对于更复杂的方法，请查看 Kimia、Siddiqi 和 Xiaofing Mi 等作者关于形状分解的论文。

【参考方案2】：

MatchTemplate 似乎很适合您描述的问题。它以什么方式对您不利？如果您实际上像在示例图像中显示的那样很好地掩盖了竖起大拇指/大拇指向下/中间大拇指标志，那么您已经完成了最困难的部分。

MatchTemplate 不包括搜索空间中的旋转和缩放，因此您应该在您想要检测的所有旋转中从参考图像生成更多模板，并且您应该缩放模板以匹配找到的拇指的一般大小向上/向下的标志。

[编辑] MatchTemplate 的结果数组包含一个整数值，该值指定图像中模板在该位置的拟合程度。如果使用 CV_TM_SQDIFF，则结果数组中的最小值是最佳拟合位置，如果使用 CV_TM_CCORR 或 CV_TM_CCOEFF，则它是最大值。如果您的缩放和旋转模板图像都具有相同数量的白色像素，那么您可以比较所有不同模板图像的最佳拟合值，并且总体上最佳拟合的模板图像就是您要选择的那个。

有大量的旋转/缩放独立检测功能可以帮助您，但是规范化您的问题以使用 MatchTemplate 是迄今为止最简单的。

如需更高级的内容，请查看SIFT、Haar feature based classifiers 或one of the others available in OpenCV

【讨论】：

是的，提供的图片是原始图片。例如，与示例图像相比，第二个图案图像没有最佳匹配值。即使它们的大小与图像中的大小几乎相同。您是否推荐一种特殊的匹配模板方法（CV_TM_SQDIFF，...）？我得到的价值是什么？整张照片出错？每个像素的距离（所以我必须将它除以图像大小或类似的东西？）

对于拳头等“有弹性”的形状，匹配模板可能并不总是如您所愿。旋转、缩放和仿射变换一起不考虑单个组件的分段旋转和拉伸。如果形态学和分割技术的组合不起作用，那么考虑搜索关于“形状分解”的论文。

【参考方案3】：

我认为如果你只计算通过白色的最短路径的两个点，你可以获得很好的结果。拇指指向的方向就是连接两点的线的方向。

您可以通过在白色区域上采样点并使用Floyd-Warshall 轻松做到这一点。

【讨论】：

这听起来像是一个有趣的方法，但您能否进一步详细说明？我不明白您所说的“在白色区域上采样点”是什么意思，以及如何使用这种图形算法来解决我们的问题

查看这篇论文，它很好地描述了该技术：Ling 和 Jacobs 的“Shape Classification Using the Inner-Distance” www.cs.umd.edu/~djacobs/pubs_files/ID-pami-8 .pdf