タグ付けされた質問 「template-matching」

まあ、これは私が画像処理クラスを取っていないことを示しているかもしれません。 画像内のオブジェクトに一致するこのテンプレートがあります。しかし、たとえば画像内の実際のオブジェクトは、2番目の画像ではなく、そのように見えます。2番目のような画像をテンプレートマッチングの準備ができるようにするには、どのような操作が必要ですか？参考までに、3番目の画像は理想的なマッチングを示しています。 別のアイデアでは、テンプレートを画像に合わせます。つまり、テンプレートの座標と一致するように、画像の4つのコーナー座標を指定します。次に、テンプレートを領域に合わせる方法を計算します。 更新：問題は解決しました。以下で選択した回答に感謝します。画像にテンプレートを適用することに成功しました。最後の画像は結果を示しています。

13 image-processing  image  template-matching 

スケールと回転に不変なテンプレートマッチングの方法を探しています。私はすでにいくつか試してみましたが、それらは私の例にとってそれほどうまく機能しなかったか、実行するのに永遠にかかりませんでした。SIFTおよびSURF機能の検出は完全に失敗しました。Log-Polar Template Matching関数も実装しようとしましたが、まだ終りませんでした（正確な方法はわかりませんでした）。 これらの記事（最初はドイツ語） http://cvpr.uni-muenster.de/teaching/ss08/seminarSS08/downloads/Wentker-Vortrag.pdf http://www.jprr.org/index.php/jprr/article/viewFile/355/148 その方法について読みました。極座標のマッピングは機能しましたが、それが正しいかどうかはわかりません。画像は次のようになります。 source_log_polar.png http://www.shareimages.com/images/pics/0/0/3/62394-pZSfl5WenZysnpyVnKg-source_log_polar.png そして、これらの2つの画像をOpenCVのテンプレートマッチング機能でマッチングした後、私はその結果を得ました 今はどうすればいいのかわからない。 私のテンプレートは、青写真と青写真自体を構築する上で常にシンプルなシンボルです。シンボルのサイズと向きは異なる場合があります。 たとえば、私の単純な青写真： そして私のテンプレート この例では、テンプレートは1つだけですが、設計図では、サイズや向きが含まれているものも含め、すべてのオカレンスを見つける必要があります。 誰も私がこれを解決する方法を持っていますか？ 編集： アンドレイのアプローチへの追加。放射状プロファイルの距離キャプチャアルゴリズム。（EmguCVを使用） private float[] getRadialProfile( Image<Gray, byte> image, Point center, int resolution ) { var roi = image.ROI; if ( !roi.Contains( center ) ) { return null; } var steps = resolution; var degreeSteps …

12 computer-vision  opencv  template-matching 

私は、CT再構成ボリューム内のいくつかの医学的に定義された解剖学的ランドマークを自動的に検出しようとしています。医師はこれらのランドマークを使用して、いくつかの患者固有のパラメータを測定します。これらの解剖学的ランドマークは「キーポイント」の一種であるため、SIFT機能記述子を使用しようとしました。ランドマークは、SIFTで定義されている「注目点」ではない点（または小さな領域）であるため、これはあまりうまく機能しませんでした。多くのパターン/テンプレートマッチングアルゴリズムを探していましたが、回転/平行移動/スケールの問題がない場合、抽出された機能では各ランドマークが（残りのランドマークおよび残りの非ランドマークから）十分に区別されないことがわかりますランドマークパッチ）十分に機能する（少なくとも検出精度の80％）分類器をトレーニングします。 問題を十分に明確に述べていない場合はお知らせください。 アドバイスをいただければ幸いです。 ありがとう！ 画像の例： 小さなxの十字と小さな四角が、検出したいランドマークの上にあります（ラベル付けされたランドマークを含むトレーニングセットがあることを忘れていました）。白い線は実行された対策を表します。これらはさまざまなケースの一部です（もちろん、3Dボリューム全体を投稿することはできません）。

10 image-processing  3d  template-matching 

これはおそらく単純な質問だと思いますが、満足のいく答えをどこにも見つけることができませんでした... 有限長Nの時系列信号があるとします。これを呼びます。正弦波ガウスのように見えますが、ランダムな効果があります。ゼロの平均であり、トレンドはありません。y[ n ]y[ん]y[n] ここで、この信号を受信し、K個のその他の「候補」信号セットがあるとします。最も可能性の高い候補が何であるかを確認したいとします。これを行い、確率を付加する方法はありますか？たとえば、候補1は20％の確率で存在し、候補2は15％の確率で存在し、パーセントが100％に加算されます。 y[ n ]y[ん]y[n]バツ1[ n ] 、バツ2[ N ] 、。。。、バツK[ n ]バツ1[ん]、バツ2[ん]、。。。、バツK[ん]x_{1}[n], x_{2}[n], ...,x_{K}[n] いくつかのメモ： 振幅を問題にしたい。候補信号の振幅がy[ n ]y[ん]y[n]、存在する可能性は低く、他の候補はまったく同じですが、振幅が大きくなります。 信号内の各データポイントの分散（ y[ n ]y[ん]y[n] または x [ n ]バツ[ん]x[n]）不明です。私たちに与えられているのは、上記のものだけです。私は何かのようなことをするためにχ2χ2\chi^{2} 適合度テスト（これは私に提案されています）、信号の各データポイントの分散について何かを知っている必要があります。 私が見つけた最も近いものは一致フィルタリングですが、上記のような確率をどのように計算しますか？それとも、そのような確率を計算することは、質問に対する間違った答えのようなものですか？ コヒーレンスは関連していますが、それは信号が時間とともにどのように変化するかについての詳細です（私の限られた理解から）。言及されているすべての信号は有限の長さNを持ち、信号はすでに時間的に一致しています（特定の時点での信号の類似性のみが重要です）。それらの間の時間遅延は無関係です。 ありがとう!! これについてあなたが持っているどんな考えでも大歓迎です！

7 signal-detection  random  matched-filter  coherence  template-matching