假设我的数据库中有所有这些商业产品的 Logo (它们只是图像)，并且我在现实世界中拍摄这些 Logo 的照片，我怎样才能使我的程序能够检测到照片中的此类 Logo ？限制条件是:
例如，一名足球运动员可能穿着一件带有可口可乐 Logo 的衬衫，但他的衬衫到处都是皱纹，这使得 Logo 变形。下面是它的外观示例。左边是原版，右边是变形版:
另一个例子是我拍了一张正前方街道的照片，在照片中，人行道上有一个麦当劳标志，从照片的角度来看，人行道上的这个麦当劳标志可能看起来像街道上的“M”。右边，左边的“M”是原始图像:
因此，考虑到这些限制， Logo 在现实世界中可能看起来会以任何方式扭曲，但当然，如果照片中的 Logo 扭曲到我们无法理解的程度，那就超出了范围。但如果标志有一种原始的“气味”，那么应该是可能的，不是吗？
在这种情况下如何检测照片中的 Logo ？我应该寻找哪些算法或方法？
最佳答案
这更像是一项机器学习任务。获取一些尽可能扭曲 View 中的 Logo 示例图像。然后训练一些物体检测器来为您找到 Logo 。
您可能需要考虑的事情
您将需要大量训练数据才能做到这一点。您可能想要生成合成(镜像)扭曲以获得足够的训练数据
关于目标检测的文献非常丰富，有许多不同的算法。不存在开箱即用的解决方案。尝试几种算法，我会从一袋词或 SVM 开始
您可能需要使用“滑动窗口”检测方式才能找到图像中的 Logo 。将 Logo 视为您想要在一堆数据中检测的 2D 图案
祝你好运!
关于image-processing - 当图像可能失真时，如何检测图像中的特定目标 "logo"？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12152735/