图像中的模式识别
图像中的模式识别
提问于 2011-07-19 18:03:20
识别模式的最佳方法是什么(可以是文本、签名、标识)。由于所有图像都是从同一个角度拍摄的，这意味着要识别的图案总是在相同的角度上可见，而不是位置/大小/质量/亮度等。
假设我有徽标，我想对1000幅不同大小和质量的图像进行测试，得到那些嵌入了这个图案的图像，或者至少很有可能嵌入这个模式。
谢谢,
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2011-07-23 06:24:30
珀尔？既然您是在Linux上，我会建议在python或C中使用OpenCV。
您可以查看SURF和筛 (说明如何使用附带代码的OpenCV和C++来完成此操作)，它们可以进行体面的模板匹配(徽标等)。
文本检测是一个不同的水壶，我建议边缘增强最大稳定极值区域的鲁棒文本检测文件，这是我见过的最新的，从自然场景进行健壮的文本检测，而不是变得过于复杂。
训练具有预期模式的神经网络似乎是最好的方法，尽管训练过程需要很长的时间。不过，实际识别几乎是实时的。
在两个库中实现这里有个讨论：( a) OpenCV，b) VLfeat
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/6751841
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
