การจับคู่รูปทรง - การค้นหาการกำจัดรูปทรง

ฉันพบรูปทรงในสองภาพที่มีวัตถุเดียวกันและฉันต้องการค้นหาการกระจัดและการหมุนของวัตถุนี้ ฉันได้ลองกับกล่องที่มีขอบหมุนของรูปทรงนี้แล้วมุมและจุดกึ่งกลางของมัน แต่การหมุนของกล่องขอบไม่ได้บอกเกี่ยวกับการหมุนของรูปร่างอย่างถูกต้องเพราะมันเหมือนกันสำหรับมุมที่ 0, a + 90, a + 180 เป็นต้น องศา มันเป็นวิธีการอื่นที่ดีในการค้นหาการหมุนและการเคลื่อนที่ของรูปทรง? บางทีการใช้ตัวเรือนูนข้อบกพร่องนูนบาง? ฉันอ่านในการเรียนรู้ OpenCv เกี่ยวกับรูปทรงที่ตรงกัน แต่มันไม่ได้ช่วย ใครช่วยยกตัวอย่างได้บ้าง

ตัวอย่าง:

ฉันต้องการตรวจจับเช่นสี่เหลี่ยมสีชมพูและในปากกาตัวที่สอง ตัวอย่างอื่น ๆ อาจเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัสที่มีบางหลุมดาว ฯลฯ อย่างที่ฉันบอกว่าฉันต้องการทำบางสิ่งที่ไม่เหมือนกัน ข้อเสนอแนะใด ๆ ชื่นชมเพราะฉันต้องการทดสอบวิธีการให้มากที่สุด

คุณต้องกังวลเกี่ยวกับความแตกต่างของขนาดระหว่างรูปทรงหรือไม่? หากไม่มากไปกว่าคุณสามารถหาเซนทรอยด์ของแต่ละเส้นชั้นและคำนวณการกระจัดโดยการลบอันใดอันหนึ่งออกจากอีกอัน จากนั้นคุณสามารถคำนวณแกนหลักของรูปทรงและหามุมการหมุนระหว่างพวกเขา

หากเกี่ยวข้องกับการปรับสเกลคุณสามารถคำนวณตัวคูณสเกลได้โดยใช้อัตราส่วนของแกนหลักที่สอดคล้องกัน

หากคุณไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับรหัสลูกโซ่การบิดเบือนหรือโปรเจคชันอาจช่วยได้ที่นี่ หากคุณมีรหัสลูกโซ่ที่มีรูปร่างใกล้เคียงกันโดยมีขนาดเท่ากันคุณสามารถค้นหาการแปลด้วยความสัมพันธ์เฟส FFT หนึ่งมิติ http://en.wikipedia.org/wiki/Phase_correlation

หากคุณต้องคำนึงถึงความผิดเพี้ยนของ projective คุณอาจพิจารณาถึงความเป็นไปได้ในการใช้คะแนนคุณลักษณะ (เช่นมุม) แทนที่จะเป็นรูปทรง

ในคำถามที่คุณพูด

อย่างที่ฉันบอกไปแล้วว่าฉันต้องการทำสิ่งที่แปลกใหม่

แต่ฉันเกรงว่ามันยากที่จะหาวิธีแก้ปัญหาแบบ "สากล"

คุณสามารถซื้อซอฟต์แวร์ตัวระบุรูปแบบที่มีจำหน่ายในเชิงพาณิชย์และรวมเข้ากับแอปพลิเคชันของคุณ นี่เป็นคู่มืออ้างอิงสำหรับผลิตภัณฑ์ดังกล่าวhttp://www.lmi3d.com/sites/default/files/support/4.2.0.70-hexsight_user_guide.pdf

นอกจากนี้คุณยังสามารถพัฒนาโซลูชันเฉพาะกิจสำหรับกรณีเฉพาะบางอย่าง (เช่นปากกาในภาพของคุณ)

มิฉะนั้นคุณสามารถศึกษาปัญหาอย่างหนักโดยเริ่มจากพื้นฐานพื้นฐานที่ฝังอยู่ในเรขาคณิตการคำนวณ ( http://www.cs.sunysb.edu/~algorith/files/shape-similarity.shtml ) ที่ "รูปทรง" ของคุณจะถูกเรียกว่า "รูปหลายเหลี่ยม" อ่านสิ่งที่ชอบ:

M. de Berg, O. Devillers, M. Kreveld, O. Schwarzkopf และ M. Teillaud การคำนวณการซ้อนทับกันสูงสุดของรูปหลายเหลี่ยมนูนสองอันภายใต้คำแปล วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎี, 31: 613–628, 1998

และ

H. Ahn, O. Cheong, C. Park, C. Shin และ A. Vigneron การซ้อนทับกันของระนาบนูนสองชุดสูงสุดภายใต้การเคลื่อนไหวที่แข็งเรขาคณิตเชิงคำนวณ: ทฤษฎีและการประยุกต์, 37: 3–15, 2007

และลงท้ายด้วย"การรับรู้ลำดับชั้นแบบเรียลไทม์ของวัตถุแบบผสมในรูปภาพ" โดย Markus Ulrichผู้ร่วมมือกับMVTecซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ขายซอฟต์แวร์เครื่องมือจดจำวัตถุ