如何檢測圖像中的特定目標「徽標」，何時可以變形？

Question

假設我有所有這些商業產品標誌（它們只是圖片）在我的數據庫，我把這些標識的照片在現實世界中，我怎樣才能讓這個我的程序可以在我的照片檢測這種標誌？該約束是：

例如，足球運動員可以穿有可口可樂標誌襯衫，襯衫都超過了皺紋，這扭曲了的標誌。這是一個它可能看起來如何的例子。左邊是原始的，而右邊則是扭曲的版本：

另一個例子是我拿一條街的照片正前方，並在照片中，有一個麥當勞在人行道上簽字從照片的角度來看，在人行道上這個麥當勞的標誌可能看起來像右邊的「M」，而左側的「M」是原始圖像：

所以考慮到這些限制，在現實世界中，徽標可能會以任何方式扭曲，當然，如果l照片中的ogo被扭曲到我們無法確定的地步，那麼這就超出了範圍。但是，如果標識有原始的「氣味」，那麼它應該是可能的，不是？

我如何檢測在這種情況下，照片中的標誌？我應該尋找哪些算法或方法？

Answer 1

這更多的是一種機器學習任務。以儘可能多的扭曲視圖獲取徽標的一些示例圖像。然後訓練一些物體探測器爲你找到標誌。

事情你可能要考慮

• 您將需要大量的訓練數據來做到這一點。你可能想生成合成（鏡像）的失真得到足夠的訓練數據

• 對目標檢測的文獻豐富了許多不同的算法。沒有解決方案可以直接使用。嘗試幾種算法，我會先從一個單詞開始，或者以SVM的形式開頭

• 您可能必須執行「滑動窗口」檢測樣式才能在圖像中查找徽標。將徽標設想爲您想要在一堆數據中檢測到的2D模式

祝您好運！