在乾草堆位圖中匹配圖案/針（最好是位圖）？

Question

我有兩個代碼（.NET）的位圖。我想在大圖像（乾草堆）中搜索小圖案（針）。如何才能做到這一點？

Answer 1

這取決於您是否在按位模式進行「精確」匹配或僅進行近似（模糊）圖像匹配。如果你正在做一個精確的匹配，只需將位圖作爲一個通用的2D數據數組搜索。

一個簡單但非常容易實現的精確匹配可以在N * M時間中進行，其中N是乾草堆中的像素數量，M是針中的像素數量。由於Haystack的大小是（S，T），Needle Bitmap的大小是（U，V），所以可以在Haystack上迭代Y = [0，T-V）。對於每個位置，您可以查看與Needle [{X，Y}，{X + U，Y + V}）大小相同的2D子陣列，並將其與Needle [{0,0}，{ U，V}）座標。

Answer 2

你可以通過Image Registration來做到這一點，雖然我不知道一個（好的）.NET庫可以直接用於這個。

如果你願意使用C++，Insight Toolkit有很多工具可以幫助你做到這一點，包括你的「乾草堆」不能精確匹配「針」（即：「模糊」搜索/匹配）。

Answer 3

我決不是圖像處理方面的專家。只是在這裏想出一個想法:)

說你看你的針的像素線。這一行可以爲計算給定行的校驗和提供一個基礎，所以我們稱之爲指紋。現在，您可以搜索乾草堆中的所有水平線，以獲得相同長度的子集，並使用相同的校驗和。一旦你找到你的橫向候選人，你可以檢查每個垂直匹配。

這個算法的問題顯然是它的速度。在你的水平指紋上有很多匹配的情況下（例如，如果你選擇了最上面的一行，它將全部是黑色的 - 在乾草堆中顯示出很多模式），這是O（可怕的），所以不知何故你必須選擇一個具有很好，不同行爲的指紋。

我敢肯定有很多更好的方法來做到這一點，但我想我會分享我的想法:)

好運

Answer 4

你可能想看看「edge detection」通用這是你正在嘗試做的事。

這兩個鏈接看起來有用，但更多處理色彩重合比圖像處理：

1. Codeproject: Edge Detection
2. Edge Detection in C#

的你想要做什麼的要點是：

1. 將「查找」圖像切割成最小尺寸
2. 反轉的「查找」圖像，並確保該邊緣作爲清潔（具有高梯度）儘可能
3. 掃描「目標」圖像並檢測所有邊緣
4. 細分「目標」圖像劃分爲段「找到「大小（加上一些錯誤），並只採取邊緣數量較多的區域
5. 」目標「中的Foreach部分XOR部分上的」查找「圖像（根據需要遞增）並查看結果閾值低於您檢測到的閾值

所以基本知識是你剪輯你的「查找」圖像，在對其進行垂直（對於異或），找到目標圖像中的所有邊，然後將XOR映射應用於這些區域並找到最高匹配百分比。

或者，如果圖像足夠小，則可以「滑動」應用相同的技術，反轉查找圖像，並將其滑過「目標」圖像尋找匹配。

這些技術的主要問題是什麼構成了「匹配」，它通常不會是100％的匹配，並且當發生這種情況時你必須有一些代碼來處理。

如果你需要這樣做，我建議找一個已經做到這一點的庫，比如裏德所建議的。如果你想推出自己的，花一些時間在維基百科和Codeproject上看圖像操作庫。