我有以下任务:从静止图像(不是视频流)识别一张纸上的一组简单手绘形状，因此它们的像素可能不完全相同。
这些形状基本上是平面图中门、窗等的符号(见附图)，因此它们可能会稍微缩放或旋转(90° 步长)。 大约有 5 种不同的。
到目前为止，我遇到了SIFT(及其 OpenCV 变体SURF 和ORB)以及一个级联分类器识别类似 haar 的特征。
对于 SIFT，在这种形状中似乎关键点太少，而我没有设法让 haar 训练的级联分类器工作。此外，级联分类器对于识别如此简单的形状似乎有点繁重，不是吗？
你们中的任何人有任何好的提示或替代方法吗？或者您甚至可能有一段代码可供我使用？
最佳答案
我认为梯度直方图 (HOG) 应该非常适合此类元素。
关于opencv - 在 OpenCV 中识别手绘形状，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34578155/