如何检测图像中的特定目标“徽标”，何时可以变形？

Question

假设我有所有这些商业产品标志（它们只是图片）在我的数据库，我把这些标识的照片在现实世界中，我怎样才能让这个我的程序可以在我的照片检测这种标志？该约束是：

例如，足球运动员可以穿有可口可乐标志衬衫，衬衫都超过了皱纹，这扭曲了的标志。这是一个它可能看起来如何的例子。左边是原始的，而右边则是扭曲的版本：

另一个例子是我拿一条街的照片正前方，并在照片中，有一个麦当劳在人行道上签字从照片的角度来看，在人行道上这个麦当劳的标志可能看起来像右边的“M”，而左侧的“M”是原始图像：

所以考虑到这些限制，在现实世界中，徽标可能会以任何方式扭曲，当然，如果l照片中的ogo被扭曲到我们无法确定的地步，那么这就超出了范围。但是，如果标识有原始的“气味”，那么它应该是可能的，不是？

我如何检测在这种情况下，照片中的标志？我应该寻找哪些算法或方法？

Answer 1

这更多的是一种机器学习任务。以尽可能多的扭曲视图获取徽标的一些示例图像。然后训练一些物体探测器为你找到标志。

事情你可能要考虑

• 您将需要大量的训练数据来做到这一点。你可能想生成合成（镜像）的失真得到足够的训练数据

• 对目标检测的文献丰富了许多不同的算法。没有解决方案可以直接使用。尝试几种算法，我会先从一个单词开始，或者以SVM的形式开头

• 您可能必须执行“滑动窗口”检测样式才能在图像中查找徽标。将徽标设想为您想要在一堆数据中检测到的2D模式

祝您好运！