在很多时候，我们可能需要使用到图像的识别与配准工作，来判断某个特征或者是划出某个特定特征的位置。现在的深度学习已经能够比较好地解决这个问题，比如常见的YOLO，可以利用几行设定代码就能够划出所需要识别的位置。但是精准度可能会有所偏差，因为在训练过程中使用的样例往往是被经过卷积处理学习的，许多特征点在这过程中可能会消失，并且池化之后以另一种方式进行学习和识别。也就是说许多模式识别的方法重在识别，所以在细节匹配上可能不太适用(例如通过匹配LOGO上的某一点来推算出其位置)。而本文所分享的是一种较为精确的配准方式，可以通过先验条件来推导诸如LOGO在场景中的具体坐标等问题。

关键词：机器视觉 机器学习 图像配准

1 类模型的构建思路

1.1      图像特征的提取算子

目前常用的三种提取特征的方法有surf算子，fast算子和sift算子，在目前版本的opencv中还集成了orb算子，但是这种算子主要是对fast算法的一种优化版本，所以不再讨论。其中论运算速度而言，fast>surf>sift，但是sift算子的提取特性最好，能拥有比较好的尺度一致性和旋转一致性，能够较好的保留特征，但是在很多情况下作为sift算法的改良版本surf算法也可以替代sift，以提高运算效率。但是为了实现思路的可行性验证，先使用了效果最好的SIFT算法进行项目的运用。

Sift算法的核心是构建了比例空间(Scalespace)，来保证了尺度一致性，这也是它提取特征优于别的算法，运行速度相对较慢的主要原因。而它所运用的尺度空间是通过构造高斯金字塔来进行构造的，通过对比金字塔上下左右的像素块来进行特征像素的提取，并且运用了泰勒展开的来进行插值拟合真正的特征像素值和位置。随后去除不稳定的边缘响应，最后对于每一个特征点都存在有八个方向的梯度大小，利用尺度空间和高斯分布提取到特征点在其他尺度空间的八个方向的梯度大小，组成了一个描述子，这个描述子为4*4*8 = 128个数字向量。

SIFT的详细原理可以参考博客：

https://blog.csdn.net/u010440456/article/details/81483145

作为SIFT的优化算法，SURF的原理可以参考博客：

https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52601010

1.2      图像特征的配准

在配准中所使用的算法在opencv中也有集成，常用的主要有Brute Force，又称为暴风算法，以及FLANN算法，即最邻近寻找法。

暴风算法是将两幅图中所有的描述子都尽可能地进行比对，选出最具接近的两个描述子进行配对，但是这样的做法会更慢。FLANN算法是SIFT算法的提出者Lowe提出的，FLANN算法则是找出与描述子最接近的两个描述子进行比对，当次近距离大于最近距离的某个比例阈值时，则认为其中最近的描述子与原图描述子配对成功，并且在进行开发的时候，这种算法更具有可操作性，能够修改阈值或者是调用源码来与其他函数进行交互。所以在项目中使用了FLANN作为核心的匹配算法。

FLANN的核心在于聚类，聚类是机器学习中一个比较重要的领域。而FLANN所用到的聚类则是基于随机k-d树，和kmeans方法。K-d树在于随机将描述子进行划分，而kmeans则在于将描述子与最近的节点进行归类，这种方法相较于单纯的kmeans而言会更加具有效率。

关于FLANN算法的具体原理和基础使用可以参考博客：

https://blog.csdn.net/cshilin/article/details/52107580

1.3 类模型的描述

这里所说的类模型指的是用于作为匹配的原图LOGO，也就是说，在项目中会使用该模型与场景相比对，来匹配出场景中的LOGO。这个机器学习的思路参考论文：《Logo localization and recognition in natural images using homographic class graphs》

在这个思路中，我们需要训练处这样一个类模型。在这之中，训练集主要来源于视频中截取下来的logo或者是线下拍摄的logo，并且注意要从不同角度进行拍摄以提供学习，同时注意在拍摄过程中，相邻角度不宜变化太大，也就是说当想要拍摄小角度时，需要从大角度的视角多采集几组图片变化到小角度，否则会影响到学习的效率。

根据不同的两张图片，它们之间从理论上而言，存在有一个透视矩阵将其连接起来，并且理想情况下，它们的相互变换的两个透视矩阵应互相为逆矩阵，将一张图片映射到另一张图片上的透视矩阵称为单应性矩阵(homograph matrix)，这个矩阵为一个3×3的矩阵，对应着旋转、平移和透视，并且右下脚的元素为1，所以在进行透视变换的时候需要有四对点来进行单应性矩阵的求解。而这四对点则主要是通过FLANN成功配对的四对点，而为了降低错误匹配带来的误差，同时使用了RANSAC算法来进行矩阵的求解，同时进一步筛选掉FLANN中错误的点。

RANSAC为随机一致性采样，核心在于迭代随机选择4对特征点来进行直接的线性变化(DLT)来确定单应性矩阵，通过不断地迭代，将FLANN所匹配出来的点分为内点和外点。拿二维采样变量x，y来举例子，RANSAC相当于不停地对x，y进行拟合，最后拟合出一条直线，并且将远离直线的点判断为外点，贴近直线的点为内点。

RANSAC的原理可以参考博客：

https://blog.csdn.net/weixin_43795395/article/details/90751650?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param

在匹配训练模型的时候，将匹配阈值设置得小一些，以匹配出更具有代表性的点。利用两两图片之间的单应性矩阵，可以判断出两张图片之间是否相连，也就是是否能够互相进行投影变换，在进行程序操作之后，有可能出现两张图片之间不存在单应性矩阵的情况。将图片进行两两连接，保证每张图都能够相互连接上之后，绘制出logo之间的互连图，选取连接数最多的图像作为中心图像，然后找出各个图像离中心图像的最短路径，并且需要遍历所有logo，以确定所有的logo都与中心图像能够直接或者间接的连接(注意路径不宜太长，否则会累计误差，在测试中的最长路径为3，此时已经产生了较大的误差)。

将经过RANSAC之后被确定为的内点称为‘好点’，将‘好点’通过路径映射到中心图像上，构成类模型，同时注意要将这些‘好点’的描述子进行统计和综合。

最后的匹配结果如下：

在视频中的某帧表现：

可以看见这种方式对匹配确实有着较好的效果，同时在调试过程中发现，训练过程中LOGO越大，训练效果越好，描述子更清晰，特征更明显；匹配过程中，场景图像的尺寸越大，匹配效果越好，能够匹配更清晰的特征。同时当角度太小或者光照弱时，很可能无法配对成功，会出现误匹配。

同时在光照很弱的时候，对比度不清晰的时候，需要对logo区域进行图像增强处理，在调试过程中主要尝试了线性变换、直方图正规化、伽马变化、全局直方图均衡、自适应直方图均衡化和拉普拉斯图像锐化，其中使用直方图正规化结合线性变换的效果最好，并且能够进行循环处理。

2 官方logo模型

除了自己拍摄的一些图像之外，利用一些较为准确的官方LOGO图像，能够更加精确地算出logo上的匹配点到边框的距离，能够更精准地换算出机器人的位置。

同时参考上述训练的思路，利用官方LOGO进行各种角度的透视变换，能够减少由于路径长度而导致单应性矩阵误差累积的情况，对于不同模型上的映射点能够更准确地投射到中心模型上，而此处的中心模型选用所提供的官方LOGO正视图。

得到类模型如下：

最后将上图中不同LOGO图片中检测到的特征点整合到了官方的LOGO图上，得到了官方logo模型。但是这个模型上特征点太多，容易出现场景的误匹配。可以在检测的时候对于每个LOGO的图片都只保留特征最明显的前几个点来减少模型上的特征点。

3      场景区域检测范围优化

在匹配过程中会发现，对场景的检测会很慢，主要是摄取场景的清晰度高、尺寸大、特征点较多，而框选出一定的区域来进行检测和匹配能够大幅提升特征检测速度和匹配速度。

可以根据卡尔曼滤波或者是其他方式来综合修正矩形框的位置，或者是改变所截取的模板，例如做出灰度直方图来将除框选出来的范围外，填充上框内的平均灰度值以降低框的边缘对于检测的影响，也可以增加匹配的准确率。