使用opencv的模板匹配识别率太低 还有其他思路吗????

qqabxiaojing 2017-07-13 12:38:25

图片是这样的,总共4个方向键 这张图里面的9个键 多多少少都有些不同,也就是说 大小都不一样。 我用模板匹配(matchTemplate)的方法给了一张固定的模板图去匹配 虽然可以匹配的出 但是键只要稍稍变一下 识别方向就错了。。。。。。

除了模板匹配的方法 还有什么好的办法能让我识别出这些键的方向吗????

使用的是opencv 3.2
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qq_43032509 2019-03-05
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可以试试神经网络算法
归途醉染 2018-11-01
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引用 6 楼 qqabxiaojing 的回复:
已经解决了,上面那位仁兄说的正确。。。处理逻辑有问题 导致的识别率变低
可以贴出来看看吗
qqabxiaojing 2017-07-16
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已经解决了,上面那位仁兄说的正确。。。处理逻辑有问题 导致的识别率变低
qqabxiaojing 2017-07-14
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引用 2 楼 robertbo 的回复:
match应该不会像你说的这么差,不知道你的判断逻辑是不是有问题?匹配的时候都有一个匹配度的
引用 1 楼 ArWen 的回复:
这个貌似很简单,水平垂直计数即可实现分类,不用整得太复杂
上面我贴了模板图出来 不知道那个步骤出问题了
qqabxiaojing 2017-07-14
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不一定是固定9个键的,有时候会是 3 4个键比如这样


这是我的判断逻辑

这是模板图
本人opencv新手 望不另赐教

robertbo 2017-07-14
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match应该不会像你说的这么差,不知道你的判断逻辑是不是有问题?匹配的时候都有一个匹配度的
robertbo 2017-07-14
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模板匹配用二值化的图像,你得都循环一遍找到匹配度最高的那个,并不是找到的第一个一定是最合适的。里面的处理逻辑需要好好理一下
ArWen 2017-07-13
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这个貌似很简单,水平垂直计数即可实现分类,不用整得太复杂
一、主要内容:OpenCV能够实现强大丰富的图像处理,但是它缺少一个能够支持它运行的界面。Csharp经过多年的发展,得益于它的“所见及所得”能力,非常方便编写界面。这两者如果能够“双剑合璧”,将有效帮助实际工作产出。本课着重推荐GOCW采用“Csharp基于CLR直接调用Opencv编写的算法库”方法,能够将最新的OpenCV技术引入进来,同时保证生成程序的最小化。    为了进一步说明Csharp和OpenCV的结合使用,首先一个较为完整的基于winform实现答题卡识别的例子,相比较之前的实现,本次进一步贴近生产实际、内涵丰富,对算法也进行了进一步提炼。同时我们对WPF下对OpenCV函数的调用、OpenCV.js的调用进行相关教授。       二、课程结构1、 EmguCV、OpenCVSharp和GOCW之间进行比较(方便代码编写、能够融入最新的算法、速度有保障、方便调试找错、拒绝黑箱化);2、视频采集模块的构建,视频采集和图像处理之间的关系;3、视频采集专用的SDK和“陪练”系统的介绍;4、在视频增强类项目中和图像处理项目中,算法的选择;5、Csharp界面设计、图片的存储和其他构建设计;6、较为完整的答题卡识别例子,兼顾界面设计和算法分析;8、WPF基于GOCW也同样可以基于GOCW实现算法调用;webForm虽然也可以通过类似方法调用,但是OpenCV.JS的方法更现代高效。9、关于软件部署的相关要点和窍门。       三、知识要点:1、基本环境构建和程序框架;2、CLR基本原理和应用方法;3、接入、采集、模拟输入;4、图像处理,通过构建循环采集图片;5、增强和实时处理;6、基于投影等技术的答题卡识别算法;7、存储、转换;8、部署交付。        课程能够帮助你掌握Csharp调用Opencv的基本方法,获得相应框架代码和指导;从而进一步提升实现“基于图像处理”的解决方案能力。  

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