如何从图片A中找到图片B的所在坐标

Question

有两张图片，大图图片A，小图图片B，如何从图片A中找到图片B的所在坐标？
注意：

1. 图片B不是从图片A中截取下来，是从另一张图片C（与图片A在肉眼感官上一模一样的两张图，但是可能存在光感，偏色等肉眼感知不明显的差异）中截取下来的。
2. 当有其他不同的新图片A和图片B，不需要经过训练

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

在计算机视觉领域，这个问题被称为图像检索问题或图像内匹配问题。可以通过以下几个步骤解决您的问题：

步骤一：图像预处理 在图片A和图片B上执行相同的预处理步骤。这些步骤可能包括大小调整、灰度化（如果需要）、色彩空间的转换等。这样做是为了使图片B与图片A的尺寸和属性更加匹配，从而提高匹配成功率。注意即使两张图片视觉上看起来相同，其内部的像素信息可能会有微小的差异，这些差异需要进行适当的预处理来消除。

步骤二：特征提取 使用特征提取算法（如SIFT、SURF等）提取图片A和图片B的特征点。这些特征点包含一些独特的图像信息，如边缘、角点等。这些特征点对于图像匹配非常重要。由于图片B是从另一张与图片A相似的图片C中截取的，因此这些特征点应该是一致的，只是可能存在微小的位置偏移和光照变化等差异。可以通过算法检测并纠正这些差异。这个过程也称为关键点匹配或者特征匹配。由于小图与大图的差异可能很大，这一步是关键的一步。可以使用一些稳健的特征提取算法来应对这种差异。例如，ORB、SIFT或SURF都是良好的选择。一旦获取到足够的特征点和其描述符，就可以进行下一步的匹配了。在这个过程中可能会用到RANSAC算法来处理错误匹配的情况。具体实现可以依赖于OpenCV这样的计算机视觉库来完成大部分工作。在提取特征时，可以根据需要调整参数以获取最佳效果。此外，还可以尝试使用一些高级的深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）来提取更高级别的特征进行匹配。这些技术通常适用于更复杂的情况，如光照变化、遮挡等场景。然而，对于简单的场景（如您的问题中的情况），传统的特征提取方法可能已经足够好了。因此，使用哪种方法取决于您的具体需求和场景复杂性。步骤三：计算坐标一旦找到匹配的特征点，就可以通过计算这些点的位置来得到图片B在图片A中的坐标位置。具体的计算方式取决于图片B的尺寸和匹配点的分布方式。**步骤四：对未知图像应用此方法新拿到的不同的新图片A和图片B使用相同的方法进行匹配，根据算法进行关键点的匹配计算坐标即可。**需要注意的是这种方法并不能保证在所有情况下都能成功找到匹配的坐标位置，因为涉及到图像本身的复杂性和相似性等问题可能会影响到匹配的结果。对于复杂的场景或具有挑战性的情况可能需要更复杂的方法来解决可能需要考虑图像的尺度、旋转不变性以及视角的变化等问题需要更高层次的技术和方法来支持可以通过深入学习在计算机视觉领域的先进技术来帮助解决此类问题希望这个答案对你有所帮助如果有任何进一步的问题请随时提问！