如何通过平移、旋转 and/or 比例调整来匹配两个分割蒙版
How to match two segmentation masks with translation, rotation and/or scale adjustment
我有两张从略微不同的位置拍摄的图像。对这些进行图像分割后，我想匹配两个图像的分割掩码，以便我可以在两个图像中识别相同的对象。大多数情况下，对象的大小或方向会发生变化：
有时出现在一张图片中的对象不会出现在另一张图片中，例如：
我试过使用它们的质心位置和大小天真地匹配单个对象，但它很容易出错。最好的方法是什么，例如OpenCV?
您可以尝试类似 RANSAC 的方法。变换的倾斜度不大，因此您可以尝试相似变换（平移 + 旋转 + 缩放）。这只需要两个对应的点对。从两个匹配对计算变换，变换其他点并查看它们的匹配程度。
由于您的点数很少，因此对所有可能的对（其中 N(N-1)/2 个）进行详尽搜索并不过分。 （而且貌似可以不引入倒序就可以从左到右对点进行排序，这样会减少可能性的数量。）
我有两张从略微不同的位置拍摄的图像。对这些进行图像分割后，我想匹配两个图像的分割掩码，以便我可以在两个图像中识别相同的对象。大多数情况下，对象的大小或方向会发生变化：
有时出现在一张图片中的对象不会出现在另一张图片中，例如：
我试过使用它们的质心位置和大小天真地匹配单个对象，但它很容易出错。最好的方法是什么，例如OpenCV?
您可以尝试类似 RANSAC 的方法。变换的倾斜度不大，因此您可以尝试相似变换（平移 + 旋转 + 缩放）。这只需要两个对应的点对。从两个匹配对计算变换，变换其他点并查看它们的匹配程度。
由于您的点数很少，因此对所有可能的对（其中 N(N-1)/2 个）进行详尽搜索并不过分。 （而且貌似可以不引入倒序就可以从左到右对点进行排序，这样会减少可能性的数量。）