opencv - 图像中简单基准点的位置识别

Question

我不需要可行的解决方案，但我正在寻找可以通过一些有用的提示/链接将我推向正确方向的人:

我有一个带有基准的图像(可以是例如十字或点或任何简单的几何图形)。图像源本身以某种方式点亮，因此人类不会喜欢生成的图像，但基准的对比度非常好。接下来，我对该基准(矢量数据格式)及其标称位置进行了清晰的几何描述。

现在我希望 OpenCV 找到图像中的基准点并返回其真实的当前位置(以及可能的基准点旋转)。

这如何用 OpenCV 完成？我发现的教程总是使用复杂的模式，比如人脸和图片，这些模式并没有针对基准检测本身进行优化，因此它们都使用了非常复杂的学习/描述方法。

Answer 1

根据您的基准，您可以使用不同的方法。已经在 OpenCV 中实现的一种非常常见的方法是 SIFT，它可以在图像中找到尺度不变的稳健点。进行的方式是:

• 在您的基准线下运行SIFT。这会生成要跟踪的关键点。

• 实时运行SIFT(或FAST，它也可以生成SIFT 描述符)以找到场景中的关键点。

• 使用匹配器(例如，FLANN 匹配器)查找图像中找到的哪些关键点对应于基准点。

• 为匹配点运行 findhomography()。从找到的单应H矩阵3x3，可以obtain the camera pose .

有更多方法，这是我喜欢的方法，它是最新的并且速度很快。