如何在不同背景、大小和尺寸的图像中识别相同的对象

Question

我的要求有些不同。 我在桌面上有一把钥匙的图像。我的钥匙和地板上的一样。照片和钥匙的尺寸和大小不同，但钥匙相同。现在我只想比较键，并显示它们是相同的。如何使用python和OpenCV。我当前的代码是分析整个图像的直方图和灰度图像，但我希望它能用于图像中的特定对象（这里是关键）

我现在的代码是

# Original image
      image = cv2.imread(values[0])
      gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      histogram = cv2.calcHist([gray_image], [0], 
                                 None, [256], [0, 256])

           
# Input1 image
      image1 = cv2.imread(values[1])
      gray_image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      histogram1 = cv2.calcHist([gray_image1], [0], 
                                  None, [256], [0, 256])

     
  
   
c1 = 0
   

i = 0
while i<len(histogram) and i<len(histogram1):
    c1+=(histogram[i]-histogram1[i])**2
    i+= 1
c1 = c1**(1 / 2)
   
  

if(c1==0):
    print("Input image is matching with original image.")
elif(c1>0 or c1<0):
 

打印（“输入图像与原始图像不匹配”）

Answer 1

您可以使用OpenCvfindHomography和perspectiveTransform，如文档https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html#feature-homography（旧版本）中的示例所示

为Python更新：https://docs.opencv.org/master/d1/de0/tutorial_py_feature_homography.html

其想法是在两幅图像中找到相同的物体特征，并考虑同音字：