python - OpenCV - 部分图像匹配

Question

我是计算机视觉的新手，我想实现图像搜索和匹配算法，其中匹配不一定是完全匹配，而是它的部分区域。
例如:我有一个汽车数据库，输入图像包含一辆汽车(即 ROI)，匹配的可能不是确切的图像，而是这辆车的任何图像(见下文):
输入图像(我的目标是前面的保时捷):


我希望可能的匹配是这样的(这不是同一辆车，而是我能找到的最接近的车来说明我的问题):


我决定从 Python 中的 OpenCV 库开始。我的问题可以实现吗？如果是，那么请引导我找到任何有用的信息以开始。

Answer 1

我建议使用匹配特征(关键点)方法，它们是尺度不变特征(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)。 Opencv 文档上有很多示例，您可以查看 this one

this paper 中提出了另一种选择。 :

如果您有预定义的引用图像，使用级联分类器的检测方法是有效的，通过 opencv 很好地实现。

可以集成opencv的Cascade Classifier(here is tutorial)，(检测人体的一部分也很有用)

Opencv 提供了一些已经训练来检测面部、眼睛甚至 body 的 xml 文件。您还可以针对目标对象进行训练以获取自己的 xml 文件(here is a tuto 如何从头开始训练)