使用图像比较检测丢失的物体

Question

我有一个应用程序需要拍摄一张房间的两张照片，并检测第一张照片中的某个物体是否在第二张照片中丢失。它如何使用OpenCV或任何其他工具做到这一点？

Answer 1

如果您感兴趣的对象具有众所周知的结构 - 即它是一个增强现实标记，那么这个任务将被很好地描述并且实现起来几乎是微不足道的。如果您没有关于丢失物体的先验知识，则唯一可以做的就是比较2张照片，即可以用SIFT或SURF完成的全景拼接（请进一步阅读这些内容）。如果对象更加复杂，并且如果两个图像都是以相似的视野拍摄的，并且缺失对象的模型是先验已知的（即您只有一张感兴趣对象的图片），则可以使用SIFT或SURF检测先验模型图像和输入图像（想要找到缺失物体的图像）中的特征，执行特征匹配并查找最密集的匹配特征（即使用粒子群优化算法）。你需要意识到这不会在任何情况下都有效，并且可能会给你带来很多误报。像各种不同的物体，照明差异，部分遮挡等干扰很容易破坏这个模型。这种方法不需要对图像进行变形等等，因为SIFT是规模，平移和旋转不变的。我们有很多更健壮的方法，包括深度学习（查找关于物体检测的科学论文），但具有特征匹配的方法似乎是最先尝试的最简单的方法。