[巨型难题] 如何通过 Python ,确定图片剪裁位置

[vertigo]

如图，当有两张图，左边为源文件，右边为剪裁（且等比拉伸）后的图片

请问如何通过程序来判断右图位于左图什么位置（例如返回四个角坐标）

新增一个难度，如果截取后不固定比例拉伸，有没有办法


如果有大佬有方案，也可以付费获取方案 邮箱 bGlkYW1hb0BkaWFuZ2V6YW4ubWU=

[gwy15]

SIFT, SURF, etc.

[hackpro]

YOLO

[vicsun2020]

都导入成 rgb 数组然后写循环判断成不成😂😂
是不是太土了，楼上都是现成的库吗

[TtiGeR]

https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html

[vertigo]

@vicsun2020 土完全没关系，能解决问题即可，但是不知道拉伸是否会增加 rgb 色块。。。（我没有搞过图像内容）

[vertigo]

@gwy15
@hackpro
@TtiGeR
谢谢楼上大神，我先去康康学习一个

[lithbitren]

涉及拉伸用循环大概率是不行的，最好还是用现成的模糊匹配库

[xmoiduts]

hog 特征+滑动窗口匹配？（我瞎猜的 最近被 hog 折磨得不行……）

[vertigo]

@xmoiduts 关键是不知道裁剪后拉伸多少

[vertigo]

对了，如果有大佬有方案，也可以付费 邮箱 bGlkYW1hb0BkaWFuZ2V6YW4ubWU=

[imn1]

右图不存在的话是个难题，右图已存在的话是个送分题，不对，送钱题

主要问题是程序不知道你要抠什么

[ctolib]

你看一下，模板匹配算法是不是可以解决你的问题

[tiancaixiaoshuai]

以后从网上找素材可要小心了，一定要确定好版权问题。

资源站又多了一个发财致富的路：批量扫全网网站，匹配图片，发送律师函，$$$cha-ching ！

[TimePPT]

六年前在某视频网站做过视频自动抽帧截图做封面，当时上了机器学习做重点内容区域识别（不用识别具体实体是啥）。大概一千张的成对训练集就能做到很好的效果。

现在估计有更好的算法实现了。

[JCZ2MkKb5S8ZX9pq]

cv2 ？好像网易那个测试工具就有全屏找图返坐标的，现成端口，我记得是返中心点。

[zmlu]

OpenCV

[vertigo]

@JCZ2MkKb5S8ZX9pq 网易有现成的么?请问还记得叫什么嘛

[vertigo]

@tiancaixiaoshuai 兄弟这是啥啊..

[vertigo]

@ctolib 关键是我不会算法,就很尴尬,所以才来问是否有现成的模块可以用

[JCZ2MkKb5S8ZX9pq]

[Airtest Project]( http://airtest.netease.com/)

我用 python 试过，嫌参数太复杂了，后来写了个别的。

[JCZ2MkKb5S8ZX9pq]

@vertigo 但你的需求不知道合不合适用它这个，它是个测试框架。可以翻翻它的 github，感觉可能就是 cv2 。

[cnt2ex]

相关滤波算法

尺度可以把图片变换到 logpolar 空间估计

[cnt2ex]

其实还可以用目标检测的方法。直接用深度学习的那堆模型检测两个图片中物体的坐标 x,y,w,h，再用模板匹配。

[vertigo]

@JCZ2MkKb5S8ZX9pq 卧槽牛逼

[vertigo]

@cnt2ex 去哪里可以找到玩过这些算法的老哥呢

[tiancaixiaoshuai]

@vertigo $是美元，代表钱，cha-ching 是模仿收银机的声音，代表钱进账

很多网站的图片素材都是从网上找的，然后把原图切一下拉到合适的尺寸自己用，或者就是单纯的截一部分，假装跟原图不一样。从网上找到的图片所在网站本身可能就是盗的图，并不能以此确定这张图片是否可以商用，如果使用了这种图片，被原创者发现，就要交钱（版权费）

那么，一些做图片资源的网站，例如某觉中国，使用了你说的这个技术，批量扫描全网的网站，把图片拿来跟自己的数据库对比，找出盗图的网站、相关图片、以及相关图片截取了自己图片的哪个位置，发送律师函，收钱

[SharkU]

@tiancaixiaoshuai 有道理

[jmc891205]

与 scale 和 rotation 无关的 template matching 算法
你预算多少？

[dick20cm]

与 scale 和 rotation 无关的 template matching 算法，简单的一批

[ctolib]

@vertigo 网上搜索一下模板匹配算法 一堆的示例代码。

[vertigo]

@ctolib 好的谢谢老板

[cz5424]

做过类似的需求，来确定视频中水印位置，用得是 opencv 的 SIFT

[supermoonie]

@vertigo 我有一个 OpenCV 的群，群主是贾志刚，51CTO 里的讲师，需要的话，我可以帮你

[gorillazksl]

没有 scale 和 rotation @TtiGeR 的 link 就能 work.
有 scale 和 rotation, 先用 SIFT(总的来说 SIFT 还是所有 Feature detection 方法里对所有情况平均性能最好的，如果有速度的要求可以用 SURF 之类的) match 一些 point 再根据这些 point 估计 scale 和 rotate 的参数 然后再用 @TtiGeR 的 link 就行

[CoCoMcRee]

模糊匹配, 很好奇你是想用在什么场景下.

我之前也游戏脚本时用过这个.

[imn1]

右图存在的话，就几行而已

def compTmpl(image, target):
img_rgb = cv2.imread(image)
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = target
w, h = template.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.9
loc = numpy.where( res >= threshold)
return loc

threshold 是临界值，自己按需要调整

[gorillazksl]

@imn1 Opencv 的 matchTemplate 是没有考虑到 scale 和 rotation 的 所以只有在没有 scale 和 rotation 的前提下才会比较 work

[nightwitch]

右图是已知的，或者有近似的模板，搜关键词 模板匹配(template matching)
如果你只有左图，想从中扣出一些物体所在的区域，搜关键词 目标检测, 比较容易的( FRNN, YOLOv3)

[imn1]

@gorillazksl #37
如果尺寸相差不太大，还是可以的
我经常用这招找图，在图 1 中随机在图中心附近画一个不太大矩形，然后用这个矩形去一堆图里面找（尺寸不同，但基本接近），输出匹配，比起 imgHash 更好使，因为 imgHash 在：
1.出现比较大幅的裁边，或者加厚框
2.比例相差大
3.大水印
这些情况，不容易匹配上
重点是最终我还是要肉眼判定，程序只是找出来而已，纯自动化我心还没那么大

至于旋转，看需求可以添加代码，cv2 就是个矩阵而已，平常没必要想太多，毕竟人眼不能旋转看图，大部分情况两幅图是同向的，旋转的情况不多

[cht]

SIFT 正解

[poringking]

这个问题叫 direct image alignment，如果不改变比例，那参数就是平移，2 个自由度，如果改变比例，那再加两个自由度，可以用 lucas kanade 算法，用其中的 inverse compositional lk 最快，只用算 template 的 jacobian 。

[lunafreya]

专业 cv 人来答一下，这个非常简单，不需要高级操作。你只需要找到几个对应点的位置（你的仿射变换有几个自由度就找几个点），然后算出仿射变换的参数即可。

[RadishWind]

opencv 的 template 匹配，之前做脚本的时候玩过

[ctro15547]

如果只是以图找图的话 opencv 就行。百度下几行代码的事情。

[gargar]

有些情况不太好确定四角坐标：
抠出的图是不规则区域；
由原图多个部分拼接的。