Estoy buscando un método para la coincidencia de plantillas invariantes de escala y rotación. Ya probé algunos, pero no funcionaron tan bien para mis ejemplos o tardaron en ejecutarse. La detección de funciones SIFT y SURF falló totalmente. También intenté implementar una función Log-Polar Template Matching, pero nunca terminé (no sabía exactamente cómo hacerlo).
En estos artículos (el primero está en alemán)
http://cvpr.uni-muenster.de/teaching/ss08/seminarSS08/downloads/Wentker-Vortrag.pdf
http://www.jprr.org/index.php/jprr/article/viewFile/355/148
Leí sobre ese método. El mapeo de las coordenadas polares funcionó, pero no sé si es correcto. Las imágenes se ven así.
Y después de hacer coincidir estas 2 imágenes con la función de coincidencia de plantillas de OpenCV obtuve ese resultado
Ahora no sé cómo seguir.
Mis plantillas son siempre símbolos simples en la construcción de planos y los planos en sí. Los símbolos pueden diferir en tamaño y orientación.
Por ejemplo, mi plan simple:
Y mi plantilla
En este ejemplo, solo hay una plantilla, pero en los planos debe encontrar todas las ocurrencias, incluso las que tienen tamaños y / u orientaciones.
¿Alguien tiene un enfoque de cómo podría resolver esto?
Editar:
Una adición al enfoque de Andrey. El algoritmo de captura de distancia para un perfil radial. (Usando EmguCV)
private float[] getRadialProfile( Image<Gray, byte> image, Point center, int resolution )
{
var roi = image.ROI;
if ( !roi.Contains( center ) )
{
return null;
}
var steps = resolution;
var degreeSteps = 360 / (double)resolution;
var data = image.Data;
var peak = 0.0f;
var bottom = double.MaxValue;
var bottomIndex = 0;
var width = roi.Width;
var height = roi.Height;
var minX = roi.X;
var minY = roi.Y;
float[] distances = new float[resolution];
for ( var i = 0; i < steps; i++ )
{
var degree = i * degreeSteps;
var radial = degree * Math.PI / 180.0;
var dy = Math.Sin( radial );
var dx = Math.Cos( radial );
var x = (double)center.X;
var y = (double)center.Y;
while ( true )
{
x += dx;
y += dy;
if ( x >= minX + width || y >= minY + height || x <= minX || y <= minY )
{
x = -1;
y = -1;
break;
}
var pixel = data[(int)y, (int)x, 0];
if ( pixel == 0 )
{
break;
}
}
float distance = 0.0f;
if ( x != -1 && y != -1 )
{
distance = (float)Math.Sqrt( Math.Pow( (center.X - x), 2 ) + Math.Pow( (center.Y - y), 2 ) );
}
distances[i] = distance;
if ( distance > peak )
{
peak = distance;
}
if ( distance < bottom )
{
bottom = distance;
bottomIndex = i;
}
}
// Scale invariance. Divide by peak
for ( var i = 0; i < distances.Length; i++ )
{
distances[i] /= peak;
}
// rotation invariance, shift to lowest value
for ( var i = 0; i < bottomIndex; i++ )
{
distances.ShiftLeft(); // Just rotates the array nothing special
}
return distances;
}
