識別圖像的列表中出現的所有的截圖（找到圖像圖像）

Question

我想找出圖像的列表中出現的所有的截圖，讓表情符號的標籤（例如，「笑臉」）。

圖像列表包含所有表情符號（full list）： 等等...

這是截圖（show large）：

截圖可以有不同的分辨率和表情符號出現的高度不同。

我的想法是：

• 使用OpenCV的和各種過濾和遍歷所有的表情符號圖像在它（也許使用template matching）
• 用神經網絡，如tensorflow，用表情符號
訓練自己的模型

你會怎麼做呢？

Answer 1

有幾種經典的方法來回答你的問題：

• 簡單正相關關係：https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation。 當您準確找到要查找的圖像時，將使用簡單相關性，強度無變化。
• 標準化相關（模板匹配後的數學）：https://en.wikipedia.org/wiki/Template_matching。 當您準確找到要查找的圖像時，將使用簡單相關性，強度無變化。

如果在截圖和表情符號基本圖片之間有不同的強度，應該使用歸一化相關。

這兩種方法會給你的形象與山峯，你的表情符號，將在該圖像的局部最大值進行本地化。 由於您的表情符號可能非常相似，因此您必須在相關圖像上使用閾值，以便區分您正在測試的表情符號和看起來與他類似的表情符號。

這種方法可能是耗時的，但可以很容易地高速化通過使用圖像金字塔。 圖像金字塔是一組圖像，其中第一個是你的圖像，第二個是通過因子2的第一的子採樣，依此類推： https://en.wikipedia.org/wiki/Pyramid_(image_processing)。 然後，將相關性應用於金字塔的頂層以查找大概位置，然後在近似位置周圍的頂層-1級別等。

關於你想嘗試的神經網絡，或者其他機器學習方法，他們真的很沉重的解決方案，你有一個非常簡單的問題，所以你應該normaly不需要它們。 你有你正在尋找的確切圖片，沒有旋轉，變形或強度變化，模板匹配應該非常有效。