我正在创建一个根据书脊识别书籍的应用程序。我想要做的是拍摄一张书脊的照片,并将其与图书数据库进行匹配。
我希望使用模式匹配和模板匹配来实现这一点。首先,我希望使用保存在数据库中的书脊模板,通过模板匹配来搜索书籍,并将它们与拍摄的照片进行匹配。但这一过程非常昂贵,而且需要很长时间才能遍历保存在数据库中的所有图像。
所以我想用直方图来代替。在使用直方图和阈值之后,我能够找到相似的图像。但问题是,当涉及到书籍时,可能会有相同颜色的书脊,甚至不同的光线条件。因此,逐个像素的搜索和比较得到了许多假阴性结果,这些图像可能会随着不同的光线条件,一点点旋转和大小而不同。
如果你能指导我,我可以通过它的书脊识别这本书。
到目前为止,我一直在使用颜色平均值,但这还不够,我还可以使用哪些其他独特的功能来识别这本书。
发布于 2012-06-28 10:31:47
你应该使用旋转和比例不变描述符来比较你的图像(在某种预处理之后,可能是阈值和边缘检测),就像傅立叶描述符。
发布于 2012-06-28 12:34:39
您可以为每个图像使用基于SIFT的描述符,这些描述符可以存储在hashmap中。然后就是为要搜索的图像创建描述符,并在hashmap上查找。
https://stackoverflow.com/questions/11242022
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