基于特征检测的二维形状目标检测？
基于特征检测的二维形状目标检测？
提问于 2017-05-26 12:47:10
我的目标-
输入:一个PNG平面图(上面有许多电气设备符号)，以及一个使用包围框选择其中一个符号的用户。
输出:相同的PNG平面图，但突出显示所有匹配的符号
我一直在研究特征检测作为寻找匹配符号的一种方法，但我在网上找不到任何用于2D对象的例子--我只在照片或视频中看到过它。特征检测也适用于2D对象吗？若否，原因为何？
对于那些感兴趣的人，我一直在用C#开发，使用一个名为Emgu的OpenCV包装器API (它拥有所有的OpenCV函数等等)。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-05-27 14:34:36
你可以看看关于标识识别的研究。您可以使用经典的特征检测器，如sift或surf，然后从提取的特征中计算出一些形状不变量，如特征三角形方向。
下面是一篇经典的论文，让我们看看一些想法：可伸缩标志识别
Stack Overflow用户
发布于 2017-05-26 13:00:53
我猜你的输入是一个二进制/灰度图像，主要有线条，箭头，圆圈，.局部特征检测(如ORB，冲浪，SIFT，.)最适合于“高熵”图像，我指的是有很多纹理的场景照片。这里有几何形状，几何方法会更好。我认为几何形状检测算法是更好的选择，比如广义Hough变换。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/44202038
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