比較和匹配圖像

Question

我在尋找比較新圖像與圖像數據庫，然後輸出更高的「相似度」。我想要比較的圖像是相似的，但問題是，因爲它們不是像素逐像素相等。我已經嘗試過使用BoW（Bag Of Words）模型（我在Matlab中實現它，但我願意學習openCV），按照建議，我嘗試了各種實現，但沒有成功，我得到的最佳正確率是30 ％，這是非常低的。

讓我告訴你什麼我談論：imgur gallery with 5 example images。我想要檢測到四個初始圖像是相同的，而第五個是不同的。但我不介意只有檢測到具有相同角度方向的那些相等。 （在我的例子2,3和4）

所以，那麼，有沒有比BoW更好的方法呢？或者如果我以不同的方式實施BoW應該就夠了？

在此先感謝。

Answer 1

我會用randomized trees嘗試一些關鍵點爲基礎的方法。具有點提取的優點是局部的，並且適應多種轉換（就像你的圖片顯示的那樣）。本地化的優勢在於，它們更能抵禦場景中的照明變化，遮擋等。

另外，看看SURF算法。