python - 通过正确地将补丁一个放在另一个上，将重叠图像合并为单个图像

Question

给定从图像中提取的许多补丁，任务是创建一个由补丁组成的图像。

我已经尝试过天真的解决方案:

1. 对于每 2 张图像，检查许多补丁并进行比较。
2. 如果它们在某些置信度阈值之上相似，则创建 2 的新图像。
3. 将新图像添加到池中并删除其他 2 个。
4. 重复直到池的大小为 1。

问题是这个解决方案很慢，主要瓶颈是补丁比较。有没有更好的方法可以更快地做到这一点？也许有更好的补丁选择和比较方法？

Answer 1

我会尝试:

1. 对所有图像的所有特征点进行一次有序列表。

   因此创建一个列表，其中存储特征的哈希值或单独的特征，以及从哪个图像拍摄的信息，甚至可能是位置。然后按散列(或即时)对该列表进行排序。

   作为一项功能，选择您现在用于比较图像的内容。因为你没有缩放或旋转，所以你不需要缩放和旋转不变的特征，但是如果你使用它们，它不会受到伤害。我通常选择强度局部最大值或最小值的像素。然后计算像素的直方图直到距它一定距离(旋转不变)然后散列直方图...

2. 浏览列表

3. 检查一个散列是否多次出现在列表中但来自不同的图像

   在有序列表中，它们将被组合在一起

4. 如果是，则比较/合并特征所属的那些图像

   同时更新功能列表，只需将列表中的图像 ID 更改为新的合并图像 ID。

如果我没看错，您当前的方法是 O(m*n^2) 而这将是 O((n*m)*log(n*m)) 其中 n 是图像数量，m 是每张图像的平均特征数。