Збіги контурів - знаходження зміщення контурів

Я знайшов контури на двох зображеннях з одним і тим же об'єктом і хочу знайти зміщення та обертання цього об'єкта. Я намагався з обертовими обмежувальними полями цього контуру, а потім його кутами та центральними точками, але обертання обмежувальних коробок не вказують правильно на обертання контуру, оскільки це однаково для кутів a + 0, a + 90, a + 180 тощо. градусів. Чи є ще якийсь хороший спосіб знайти обертання та зміщення контурів? Можливо, якесь використання опуклого корпусу, дефектів опуклості? Я читав у навчанні OpenCv про відповідність контурів, але це не допомогло. Чи може хтось навести приклад?

Приклади:

Я хочу виявити, наприклад, рожевий квадрат, а у другому випадку ручку. Іншими прикладами можуть бути квадрати з деякими отворами, зірками тощо. Як я вже сказав, я хочу зробити якусь універсальну річ. Будь-які пропозиції вдячні, тому що я хочу протестувати якомога більше методів.

Чи потрібно турбуватися про різницю в масштабі між контурами? Якщо ні, то ви можете просто знайти центроїд кожного контуру та обчислити зміщення, віднімаючи один від іншого. Потім можна обчислити основні осі контурів і знайти кут повороту між ними.

Якщо передбачається масштабування, то ви можете обчислити коефіцієнт масштабу, взявши відношення відповідних основних осей.

Якщо вам не доведеться турбуватися про масштабні чи проективні спотворення, тут можуть допомогти коди ланцюга. Якщо у вас є коди ланцюга приблизно однакової форми з однаковою шкалою, ви можете знайти переклад з одномірною фазовою кореляцією FFT http://en.wikipedia.org/wiki/Phase_correlation

Якщо вам доведеться враховувати проективне спотворення, ви також можете розглянути можливість використання точок функції (наприклад, кутів) замість контурів.

У запитанні ви говорите

Як я вже сказав, я хочу зробити якусь універсальну справу

але я боюся, що знайти «універсальне» рішення проблеми досить важко.

Ви можете придбати комерційне доступне програмне забезпечення для пошуку шаблонів та інтегрувати його у свою програму, як правило, вони досить добре працюють для широкого кола програм. Просто для того, щоб дати вам уявлення, це довідковий посібник для такого продукту http://www.lmi3d.com/sites/default/files/support/4.2.0.70-hexsight_user_guide.pdf

Також ви можете розробити спеціальне рішення для певного конкретного випадку (наприклад, для пера на зображенні).

В іншому випадку можна важко вивчити проблему, починаючи з самих основних основ, корінням яких входить обчислювальна геометрія ( http://www.cs.sunysb.edu/~algorith/files/shape-s подобниity.shtml ), де називаються ваші "контури". "багатокутник", читаючи такі речі, як:

М. де Берг, О. Диявол, М. Кревельд, О. Шварцкопф, М. Тельо. Обчислення максимального перекриття двох опуклих багатокутників під перекладами. Теоретичні інформатики, 31: 613–628, 1998.

і

Х. Ан, О. Чонг, К. Парк, К. Шін та А. Виньерон. Максимізація перекриття двох плоских опуклих множин під жорсткими рухами. Обчислювальна геометрія: теорія та застосування, 37: 3–15, 2007.

і закінчується "Ієрархічним розпізнаванням в режимі реального часу об'єднаних об'єктів у зображеннях" Маркуса Ульріха, який співпрацює з MVTec , іншим програмним домом, що продає програмні засоби розпізнавання об'єктів.