淺談OpenCV的多物件匹配透明影像的實作，以及如何匹配半透明控制元件
引子
- OpenCV提供的templateMatch只負責將（相關性等）計算出來，并不會直接提供目標的對應坐標，一般來說我們直接遍歷最高的相關度，就可以得到匹配度最高的坐標，但是這樣一般只能得到一個坐標，
- 在實際操作中，我們可能需要匹配一個不規則的影像，把這個不規則的影像放進矩形Mat里，會出現很多不應該參與匹配的地方參與結果的計算，導致識別率下降，
- 有時候面對半透明控制元件，其后的背景完全不一樣，傳統的匹配方法直接歇菜了，怎么辦？
解決方法
1. 解決多物件匹配的問題
通過templateMatch演算法，可以得到目標與原影像中等大子影像對應歸一化的相關系數，這個歸一化的相關系數可以看作是對于的概率（其實不是這樣），可以設定一個閾值，把大于這個閾值的坐標都篩選出來，但是這樣在一個成功匹配的坐標附近也會存在許多相關性稍小的坐標也大于這個閾值，我們無法區分這些坐標對于的影像是原來的影像還是其他的影像，這樣就把這個問題轉化為了怎么把這些副產物給去除，有cv經驗的應該很快會想到[nms演算法](非極大值抑制(NMS)演算法講解|理論+代碼 - 知乎 (zhihu.com))，想了解的同學可以點進去看看，下面就只提供代碼實作，
2. 解決不規則影像匹配問題
OpenCV的templateMatch中提供了一個可選的引數mask，這個mask是和目標等大的一張圖，可以是U8C1也可以是FP32，其中U8C1對于每個點的含義是為0則放棄匹配該點，非0就會匹配，FP32是會將這個點像素在計算相關性時賦予對于的權重，要求比較簡單，只需要不匹配不規則影像中的空白部分就好了，可以在mask中把這里涂黑，要匹配的地方涂白就好了（綠幕摳像？），
3. 解決半透明控制元件的匹配問題
對于半透明控制元件，某個坐標對應的像素值就是會隨著背景變化而變化的，templateMatch這種通過計算位元組上相似度的演算法會因為背景變化而導致整個影像的像素發生整體性的大規模變化而受到影響，但是即便整個影像的像素發生變化，尋找目標顏色與坐標的相對關系是基本不變的（目標具有某種特征，這也就是人為什么可以對這種控制元件進行識別），可以用特征匹配的方法，利用這個特性對透明控制元件進行匹配，
需要注意的是部分演算法來自于nonfree的xfeature，使用時請注意避免糾紛，當然也需要使用者手動打開這個編譯開關，相關代碼Fork自OpenCV: Features2D + Homography to find a known object
最終代碼實作
libmatch.h
#ifdef LIBMATCH_EXPORTS
#define LIBMATCH_API extern "C" __declspec(dllexport)
struct objectEx
{
cv::Rect_<float> rect;
float prob;
};
struct objectEx2
{
cv::Point2f dots[4];
};
static void qsort_descent_inplace(std::vector<objectEx>& objects)
{
if (objects.empty())
return;
std::sort(objects.begin(), objects.end(), [](const objectEx& a, const objectEx& b) {return a.prob > b.prob; });
}
static inline float intersection_area(const objectEx& a, const objectEx& b)
{
cv::Rect_<float> inter = a.rect & b.rect;
return inter.area();
}
static void nms_sorted_bboxes(const std::vector<objectEx>& faceobjects, std::vector<int>& picked, float nms_threshold)
{
picked.clear();
const int n = faceobjects.size();
std::vector<float> areas(n);
for (int i = 0; i < n; i++)
{
areas[i] = faceobjects[i].rect.area();
}
for (int i = 0; i < n; i++)
{
const objectEx& a = faceobjects[i];
int keep = 1;
for (int j = 0; j < (int)picked.size(); j++)
{
const objectEx& b = faceobjects[picked[j]];
// intersection over union
float inter_area = intersection_area(a, b);
float union_area = areas[i] + areas[picked[j]] - inter_area;
// float IoU = inter_area / union_area
if (inter_area / union_area > nms_threshold)
keep = 0;
}
if (keep)
picked.push_back(i);
}
}
const int version = 230622;
#else
#define LIBMATCH_API extern "C" __declspec(dllimport)
struct objectEx
{
struct Rect{
float x, y, width, height;
} rect;
float prob;
};
struct objectEx2
{
struct
{
float x, y;
}dots[4];
};
#endif
LIBMATCH_API int match_get_version();
LIBMATCH_API size_t match_scan(
uint8_t* src_img_data,
const size_t src_img_size,
uint8_t* target_img_data,
const size_t target_img_size,
const float prob_threshold,
const float nms_threshold,
objectEx* RetObejectArr,
const size_t maxRetCount,
const uint32_t MaskColor //Just For BGR,if high 2bit isn`t zero,mask will be disabled
);
LIBMATCH_API bool match_feat(
uint8_t* src_img_data,
const size_t src_img_size,
uint8_t* target_img_data,
const size_t target_img_size,
objectEx2 &result
);
libmatch.cpp
// libmatch.cpp : 定義 DLL 的匯出函式，
//
#include "pch.h"
#include "framework.h"
#include "libmatch.h"
LIBMATCH_API int match_get_version()
{
return version;
}
LIBMATCH_API size_t match_scan(
uint8_t* src_img_data,
const size_t src_img_size,
uint8_t* target_img_data,
const size_t target_img_size,
const float prob_threshold,
const float nms_threshold,
objectEx* RetObejectArr,
const size_t maxRetCount,
const uint32_t MaskColor //Just For BGR,if high 2bit isn`t zero,mask will be disabled
)
{
//Read and Process img Start
cv::_InputArray src_img_arr(src_img_data, src_img_size);
cv::Mat src_mat = cv::imdecode(src_img_arr, cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (src_mat.empty())
{
std::cout << "[Match] Err Can`t Read src_img" << std::endl;
return -1;
}
cv::_InputArray target_img_arr(target_img_data, target_img_size);
cv::Mat target_mat = cv::imdecode(target_img_arr, cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (target_mat.empty())
{
std::cout << "[Match] Err Can`t Read target_img" << std::endl;
return -1;
}
if (target_mat.cols > src_mat.cols || target_mat.rows > src_mat.rows)
{
std::cout << "[Match]ERR Target is too large" << std::endl;
return false;
}
//Read Over
//Template Match Start
cv::Mat result(src_mat.cols - target_mat.cols + 1, src_mat.rows - target_mat.rows + 1, CV_32FC1);
if ((MaskColor & 0xff000000) != 0)
{
cv::matchTemplate(src_mat, target_mat, result, cv::TM_CCOEFF_NORMED);
}
else
{
cv::Mat temp_target_mat = cv::imdecode(target_img_arr, cv::IMREAD_COLOR);
cv::Mat maks_mat = cv::Mat::zeros(target_mat.rows, target_mat.cols, CV_8U);
//Replace MaskColor
for (int i = 0; i < temp_target_mat.rows; i++)
for (int j = 0; j < temp_target_mat.cols; j++) {
cv::Vec3b temp_color=temp_target_mat.at<cv::Vec3b>(cv::Point(j, i));
if (((temp_color[0] << 16) | (temp_color[1] << 8) | temp_color[2]) != MaskColor) {
// std::cout << ((temp_color[0] << 16) | (temp_color[1] << 8) | temp_color[2]) << std::endl;
maks_mat.at<uint8_t>(cv::Point(j, i)) = 255;
}
}
// cv::imshow("result", maks_mat);
// cv::waitKey();
cv::matchTemplate(src_mat, target_mat, result, cv::TM_CCOEFF_NORMED, maks_mat);
}
//Template Match Over
//BackEnd Process
std::vector <objectEx> proposals;
for (int i = 0; i < result.rows; ++i)
for (int j = 0; j < result.cols; ++j)
{
if (result.at<float>(cv::Point(j, i)) >= prob_threshold)
{
objectEx buf;
buf.prob = result.at<float>(cv::Point(j, i));
buf.rect.x = j;
buf.rect.y = i;
buf.rect.height = target_mat.rows;
buf.rect.width = target_mat.cols;
proposals.push_back(buf);
}
}
std::vector<int> picked;
qsort_descent_inplace(proposals);
nms_sorted_bboxes(proposals, picked, nms_threshold);
std::vector <objectEx> objects;
for (auto x : picked)
objects.emplace_back(proposals[x]);
//BackEnd Over
memcpy(RetObejectArr, objects.data(), sizeof(objectEx) * std::min(objects.size(), maxRetCount));
return objects.size();
}
LIBMATCH_API bool match_feat(
uint8_t* src_img_data,
const size_t src_img_size,
uint8_t* target_img_data,
const size_t target_img_size,
objectEx2 &result
)
{
//Read and Process img Start
cv::_InputArray src_img_arr(src_img_data, src_img_size);
cv::Mat src_mat = cv::imdecode(src_img_arr, cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (src_mat.empty())
{
std::cout << "[Match] Err Can`t Read src_img" << std::endl;
return false;
}
cv::_InputArray target_img_arr(target_img_data, target_img_size);
cv::Mat target_mat = cv::imdecode(target_img_arr, cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (target_mat.empty())
{
std::cout << "[Match] Err Can`t Read target_img" << std::endl;
return false;
}
//Read Over
//-- Step 1: Detect the keypoints using SURF Detector, compute the descriptors
int minHessian = 400;
cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SURF> detector = cv::xfeatures2d::SURF::create(minHessian);
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints_object, keypoints_scene;
cv::Mat descriptors_object, descriptors_scene;
detector->detectAndCompute(target_mat, cv::noArray(), keypoints_object, descriptors_object);
detector->detectAndCompute(src_mat,cv::noArray(), keypoints_scene, descriptors_scene);
//-- Step 2: Matching descriptor vectors with a FLANN based matcher
// Since SURF is a floating-point descriptor NORM_L2 is used
cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher = cv::DescriptorMatcher::create(cv::DescriptorMatcher::FLANNBASED);
std::vector< std::vector<cv::DMatch> > knn_matches;
matcher->knnMatch(descriptors_object, descriptors_scene, knn_matches, 2);
//-- Filter matches using the Lowe's ratio test
const float ratio_thresh = 0.75f;
std::vector<cv::DMatch> good_matches;
for (size_t i = 0; i < knn_matches.size(); i++)
{
if (knn_matches[i][0].distance < ratio_thresh * knn_matches[i][1].distance)
{
good_matches.push_back(knn_matches[i][0]);
}
}
/*
OpenCV(4.7.0) D:\opencv-4.7.0\modules\calib3d\src\fundam.cpp:385. error:.
(-28:Unknown error code -28) The input arrays should have at least 4
corresponding point sets to calculate Homography in function
'cv:findHomography'
*/
if (good_matches.size() < 4)
return false;
//-- Draw matches
//Mat img_matches;
//drawMatches(img_object, keypoints_object, img_scene, keypoints_scene, good_matches, img_matches, Scalar::all(-1),
// Scalar::all(-1), std::vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);
//-- Localize the object
std::vector<cv::Point2f> obj;
std::vector<cv::Point2f> scene;
for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); i++)
{
//-- Get the keypoints from the good matches
obj.push_back(keypoints_object[good_matches[i].queryIdx].pt);
scene.push_back(keypoints_scene[good_matches[i].trainIdx].pt);
}
cv::Mat H = findHomography(obj, scene, cv::RANSAC);
//-- Get the corners from the image_1 ( the object to be "detected" )
std::vector<cv::Point2f> obj_corners(4);
obj_corners[0] = cv::Point2f(0, 0);
obj_corners[1] = cv::Point2f((float)target_mat.cols, 0);
obj_corners[2] = cv::Point2f((float)target_mat.cols, (float)target_mat.rows);
obj_corners[3] = cv::Point2f(0, (float)target_mat.rows);
std::vector<cv::Point2f> buf_corners(4);
cv::perspectiveTransform(obj_corners, buf_corners, H);
memcpy(result.dots, buf_corners.data(), buf_corners.size() * sizeof(cv::Point2f));
return true;
}
實作效果
多物件匹配+不規則匹配
半透明控制元件匹配
后記
緊張而刺激的高考在本月落下了帷幕，結束了長達12年的通識教育，筆者終于能夠潛下心來研究這些東西背后的數學原理，由于筆者的能力有限，本文存在不嚴謹的部分，希望讀者可以諒解，
經驗之談：特征匹配不要出現過量的重復元素
演算法交流群：904511841，143858000
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