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我正在尝试从屏幕截图中匹配《部落冲突》中的“建筑物”。

考虑到一些建筑物会四处移动，我认为直接 matchTemplate 是行不通的（如果我错了，请纠正我）。

考虑下图：

大炮

当用于以下情况时它将不起作用：

示例基本布局

如您所知，图像确实存在，但大炮面对的是不同的方向。

在另一个示例中，我能够获得在几个不同位置相同的防空单场比赛：

防空

这是我正在使用的代码：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt



imageToMatch=''
trainImage=''

MIN_MATCH_COUNT = 4

img1 = cv2.imread(imageToMatch)
img2 = cv2.imread(trainImage)  # trainImage

# Initiate SIFT detector
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)    
search_params = dict(checks=50)


flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)

matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

# store all the good matches as per Lowe's ratio test.
good = []
#print(matches)
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        #print(m.distance)
        #print(0.69 * n.distance)

        good.append(m)


if len(good) > MIN_MATCH_COUNT:
    src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
    dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)

    M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
    matchesMask = mask.ravel().tolist()

    h, w = img1.shape
    pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)
    dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M)

    img2 = cv2.polylines(img2, [np.int32(dst)], True, 255, 3, cv2.LINE_AA)

else:
    print("Not enough matches are found - %d/%d" % (len(good), MIN_MATCH_COUNT))
    matchesMask = None

draw_params = dict(matchColor=(0, 255, 0),  # draw matches in green color
                   singlePointColor=None,
                   matchesMask=matchesMask,  # draw only inliers
                   flags=2)

img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good, None, **draw_params)

plt.imshow(img3, 'gray'), plt.show()

我的问题是：

  1. 有没有办法将大炮图像与示例布局中显示的所有大炮图像匹配？

  2. 有没有办法确保不旋转的对象也匹配？

任何帮助或方向将不胜感激！

我的环境：Python 3.6、OpenCV 3.3.0、OSX。

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