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LeegoYih
V2EX  ›  Python

请教!有没有既支持图片等比例缩放,又支持多重检测的图像识别算法?

  •  
  •   LeegoYih ·
    yihleego · 323 天前 · 2549 次点击
    这是一个创建于 323 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    如图举个例子就是左图中的方块等比例放大或缩小后,能在右图中匹配出所有方块(即 8 个)。

    • Template Matching:支持多重检测,但是不支持缩放,只能是同等尺寸的图片
    • Multi-Scale Template Matching:支持等缩放,但是不支持多重检测
    • BRISK, ORB, SIFT, SURF:这类特征点检测的识别算法应该也不支持多重检测吧,没试过

    由于识别的图片内容比较简单,暂时不考虑使用 YOLO 等方案

    cv

    13 条回复    2024-02-16 13:05:33 +08:00
    NoOneNoBody
        1
    NoOneNoBody  
       323 天前
    如果只是几何图形,其实不少
    你去搜“数管子”、“数钢筋”之类都是,就是数图形中匹配的总个数
    我没搞过这方面的东西,只知道不少,特别是手机拍照计数 app ,好多
    nightRainAnnoy
        2
    nightRainAnnoy  
       323 天前
    为啥不考虑 yolo 啊。
    LeegoYih
        3
    LeegoYih  
    OP
       323 天前
    @NoOneNoBody #1
    扑克牌只是举了个例子😂,待识别的图片都是非规则的,目前业务有:一个页面找出有多少个按钮多少个输入框这样的
    jack139
        4
    jack139  
       323 天前   ❤️ 1
    unet 试下
    LeegoYih
        5
    LeegoYih  
    OP
       323 天前
    @nightRainAnnoy #2
    要放在客户端运行,YOLO 有点重
    nightRainAnnoy
        6
    nightRainAnnoy  
       323 天前
    @LeegoYih 应该还好吧。 我看手机都支持的。 虽然我没在手机上跑过
    openmynet
        7
    openmynet  
       323 天前
    ”一个页面找出有多少个按钮多少个输入框这样的“, 还是推荐 yolo 系列,yolo8n+onnxruntime.dll ≈ 20M , 其他平台也是差不多的大小,yolo 系列工程化相对其他方案要方便不少。
    vvhy
        8
    vvhy  
       323 天前
    可是图中不是 10 个吗
    wanv1171
        9
    wanv1171  
       322 天前   ❤️ 1
    https://stackoverflow.com/questions/42938149/opencv-feature-matching-multiple-objects

    feature matching 检测到之后直接 mask 掉 match ,继续在图片中找
    LeegoYih
        10
    LeegoYih  
    OP
       322 天前
    @vvhy #8 还真是 10 个,我的
    LeegoYih
        11
    LeegoYih  
    OP
       322 天前
    @wanv1171 我目前也是用这个方案,但是识别需要花费的时间就变多了
    wanv1171
        12
    wanv1171  
       320 天前   ❤️ 1
    @LeegoYih 一个想法,不知道实施起来会不会省时间。比如你给的实例这个情况,其实只有两个不同大小的菱形,
    1. Feature Matching 匹配第一个后算出大概尺寸
    2. resize 你的目标进行 template matching ,
    3. 把 template matching 到的所有都 mask 掉
    4. 回到 step 1 继续找
    luckytanka
        13
    luckytanka  
       313 天前
    shape matching
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