使用 opencvsharp3 进行图像匹配

Question

我是 OpenCVSharp3 的新手，我一直在看一些使用这个库进行图像匹配的例子。

我的问题的关键是我不知道这个 question 的代码需要进行什么样的修改才能比较几乎 100% 相同的两张图像，但其中一张旋转（无限制）旋转），有时会稍微偏离源（一些像素）。

这个问题的方法基本上比较一张图片是否在另一张图片里面，但是我的项目只需要比较5张相同大小的图片，其中两张相同，略有不同。

这样的算法有效吗？

编辑：

这里是检测相同的 5 张图像的示例：

Answer 1

可以有效但是：

1. 如果你想要无限旋转，你必须将你的参考图像与旋转的其他图像的无限组合进行比较。
2. 如果您的其他图像与源图像发生位移，您将不得不生成所有可能的位移图像。
3. 如果把这两个技巧结合起来，就会有很多组合。

所以是的，可以为一张图像生成所有可能的不同图像，并将它们与您的参考图像进行比较。

它不是很健壮，如果你在被大量像素置换的图像上尝试它会附加什么？如果对图像进行了颜色调整？如果一个是灰度的？

我建议你使用机器学习来解决这个问题。 我会这样进行：

1. 制作图像数据集
2. 对每个图像，进行数据增强（使所有旋转、位移、噪声成为可能）。
3. 使用 CNN 并对其进行训练，以将图像的每个变体识别为同一图像。
4. 大功告成，你有一个算法来完成这项工作:)

这里是 C# 的 tensorflow 实现 https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp

使用 python see here

简单实现 MNIST CNN

Here解释CNN工作原理的视频（看看特征检测和池化操作，它可以帮助你）