opencv,如何匹配样品？

我有个朋友是大曹村的 2016-10-24 09:29:29

加精

大家好：
想学习一下opencv，正好身边有一个类似的项目需求。主要是工厂的一些零部件，类似小螺丝一样的，拍照，然后测量样品的一些长度和高度。比如测量螺丝的高度。如果放的不是螺丝要提示样品错误，请问如何做到？
我的一些想法：
1. 首先是模式匹配的功能，然后到样品轮廓的提取，然后运用几何学，求样品的高度。
关于匹配：
1）cv::matchShapes(mat, mat, method); 先采集样品的轮廓，跟样品的模块的轮廓比较，因为样品随意放，所以要能旋转不变，templatematch方法应该不行。但是matchshapes测试的效果，好像不是很稳定？用一些简单的二位集合图像去测试，发现误差有点大，不能作为匹配的完全凭据。请问matchshapes本身的问题的？
2）feature2D也了解了一点，参考了http://docs.opencv.org/2.4/doc/t ... #feature-homography，好吧，缺少理论基础，表示不懂匹配度量，比如说，什么样的条件下，近似匹配了，什么样的条件下不匹配。求指导？
3）以前看过模式识别的书，类似识别可能跟模式识别，机器学习，有点交叉，（1）先提取样品的特种，比如，周长，面积，宽长比。（2）对特征向量归一化。（3）采用监督学习方式，测量一些正例和负例，结果表的形式；（3）用一种机器学习算法，学习，把系数解出来，（我记得好像有一种学习算法，结果就是一个多项式系数）；（4）用这个系统方程，来预测新的产品，来判断是非是有效的产品。

请问关于匹配，我应该走那条路，还是我的路都是错的啊？好进一步提倡产品的识别成功率。

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赵4老师 2016-11-09

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Tutorial: OpenCV haartraining (Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features) http://hzy5000.blog.163.com/blog/static/7459645200823115534937/

阿基米东 2016-11-08

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我对这个问题也很感兴趣，但知识积累有限，只能围观了。。。

baidu_34630879 2016-10-29

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真的还不如用传感器去测量，比如激光，精度很高的。

line_us 2016-10-27

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照，然后测量样品的一些长度和高度。

lunat 2016-10-27

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工业上使用视觉，切忌太过学术。尽量使用算法之外的方法简化算法的复杂度，某种程度上讲越复杂的算法越容易出问题。考虑上料方式，是人工上料还是传送带？考虑打光方案，务必凸出物料特征。考虑物品定位，动态的考虑传感器，静态的考虑背景差分，当然如果存在多个堆叠，那就只能用算法了。你讲到算法既要判断是不是螺丝，还要测量它的尺寸。建议使用其它方式简化算法。比如采用机械装置或人工的方法过滤物料就是一种好方法。