Многоуровневое сопоставление шаблонов не работает должным образом?
Я пытаюсь написать скрипт Python для анализа многих неподвижных изображений с различными логотипами. Например, найти логотип на этом изображении.
Логотип не всегда имеет фиксированный размер, и его четкость также не одинакова (разрешение логотипа на изображении может быть хорошим или плохим - оно изменяется и размер также приблизительно изменяется).
Сценарий, который я написал до сих пор, использует метод сопоставления шаблонов с несколькими масштабами в OpenCV, основанный на руководстве по PyImageSearch. Он учитывает только один шаблон за раз и обеспечивает более высокую точность при использовании шаблона с низким разрешением.
Поскольку пороговое значение не работает, я попытался установить регион, в котором более вероятно появление логотипа, и сохранить изображение, если в этой области было найдено совпадение логотипа. Это не всегда работает, потому что иногда оно совпадает с похожими логотипами или помечает эту область, даже когда не может найти никаких логотипов.
Не могли бы вы посоветовать, как использовать maxVal в качестве индикатора сходства для метода сравнения шаблонов в нескольких масштабах? Какую меру сходства вы бы порекомендовали, чтобы убедиться, что метод сопоставления с многомасштабным шаблоном возвращает правильный результат?
Я мог бы использовать любые предложения или методы для улучшения сценария.
Спасибо!