image-processing - 二维点集匹配

Question

将扫描(拍摄的照片)点集与模板点集(图像中的蓝色、绿色、红色、粉色圆圈)相匹配的最佳方法是什么？我正在使用 opencv/c++。也许是某种 ICP 算法？我想将扫描图像包装到模板图像中!

模板点集:

扫描点集:

Answer 1

如果对象相当刚性且对齐，则简单 auto-correlation会成功的。如果没有，我会使用 RANSAC估计主题和模板之间的转换(看起来你有特征点)。请提供有关该问题的一些详细信息。

编辑:RANSAC(随机样本共识)可用于您的情况。将模板中不必要的点视为噪声(特征检测器检测到的虚假特征)——它们是大纲。 RANSAC 可以处理大纲，因为它随机选择一小部分特征点(可以启动你的模型的最小数量)，启动模型并计算你的模型与给定数据的匹配程度(模板中有多少其他点对应于你的其他点)。如果你选择了错误的子集，这个值会很低，你会放弃这个模型。如果您选择正确的子集，它会很高，您可以使用 LMS 算法改进匹配。