opencv - 使用图像比较检测丢失的物体

Question

我有一个应用程序，需要拍摄一个房间的两张照片，并检测第二张照片中是否缺少第一张照片中的一个对象。如何使用OpenCV或任何其他工具来做到这一点？

Answer 1

如果您感兴趣的对象具有众所周知的结构-即它是增强现实标记，那么此任务已得到很好的描述，并且几乎是微不足道的。如果您对丢失的物体没有先验知识，那么您唯一可以做的就是比较两张照片，例如可以使用SIFT或SURF完成的全景拼接(请进一步阅读这些照片)。如果对象更复杂，并且两个图像都是用相似的视野拍摄的，并且先验已知丢失的对象的模型(即，您只有感兴趣的对象的照片，并且只有它)，则可以使用SIFT或SURF可以检测先验模型图像和输入图像(您要查找丢失对象的图像)中的特征，执行特征匹配并查找最密集的匹配特征簇(即使用粒子群优化算法)。您需要意识到，这在每种情况下都行不通，并且可能会给您带来很多假阳性。诸如物体从各个侧面看起来不同，光线差异，部分遮挡等干扰会轻易破坏此模型。由于SIFT是缩放，平移和旋转不变的，因此此方法不需要对图像进行变形等。

有很多更健壮的方法可用于此目的，包括深度学习(查找有关对象检测的科学论文)，但是具有特征匹配的方法似乎是最容易尝试的方法。