如何匹配在不同角度拍摄的图像

我有不同角度拍摄的同一物体的多个图像，并且有很多这样的物体。我需要匹配以随机角度拍摄的测试图像，这些图像属于具有相似背景的特定对象，方法是将其与这些图像进行匹配。这些物体是建筑物内的轻型装置。同一个物体可能安装在不同的地方，但背景不同。如何匹配在不同角度拍摄的图像

我使用了平均偏移误差，来自opencv和结构相似性指数的模板匹配，但精度较低。

如何图片指纹或SIFT/SURF

来源

2016-11-28 cbn

艺术这样的物体识别任务的状态是卷积神经网络，但你需要一个大的标记的训练集，这可能会排除这一可能性。否则SIFT/SURF可能是你正在寻找的。它们对于大多数转换都非常强大。

来源

2016-11-28 12:12:17 molig

对于卷积神经网络，每个对象有10张图像吗？我尝试过使用SIFT和ORB，即使使用不同的角度也能给出好的结果。 – cbn

每班10张图片很可能不够用。对于我们正在讨论的维度的印象，请看这个：[深度卷积神经网络的ImageNet分类]（https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-）。他们为大约1000个班级使用了130万张图片。如果你可以用SIFT实现你的目标，为什么不去尝试呢？ – molig

我会评论，但没有足够的代表merp ..我建议使用功能匹配与SIFT或SRUF一起。你可以使用单应性矩阵，因为它可以帮助物体处于不同的角度。这里是一个教程，如何做到这一点：Feature Matching

我希望这可以帮助。

来源

2016-12-09 00:31:21

如何匹配在不同角度拍摄的图像

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