对2D坐标进行排序

Question

我遇到了在同一校准工件的多个视图中找到相应点的问题。 您可以在下面看到校准目标的示例图像。

我需要对所有圆形标记的2D坐标进行排序，并确保所有视图中相应的（相同）标记在标记的矢量中具有相同的索引。 任何人都可以告诉我如何处理这样的事情？ 非常感谢。

Answer 1

我不确定我完全明白你想要什么，但我可以帮忙。

你的神器很好，因为它是一个平面，所以你可以用单应素从一张图像转到另一张图像。获得homography后，您的问题或多或少就会完成。

我曾经编写了一个程序来做到这一点：

• 加载图片（cv::imread()）
• 计算SURF功能（cv::surf()）
• 将功能匹配在一起（使用功能之间的最小平方）
• 将openCV的findHomography()与CV_RANSAC
一起使用

基本上，你最终会得到类似的东西：http://blogs.oregonstate.edu/hess/files/2010/10/sift_demo_screenshot1.jpg

我认为这就是你想要的：你有一个与你的两个图像之间的标记匹配的转换。 （这个变换，一个单应性，比我给出的链接中的一串线要小得多。它是一个小矩阵，“吞下”image1中标记的坐标，并“返回”相应标记的坐标在image2）（使用SIFT而不是SURF，但它们几乎完全相同）

Answer 2

您仍然可以使用类似的方法。

与Fezvez结合特征检测（图像中的点很有趣）和特征描述（该点的独特之处）的方法不同，您自己的代码已经提供了检测部分（圆心的位置）。

现在你需要生成一组假定的匹配（猜测集合对应于哪个集合）。您可以使用每个圆圈位置的特征描述符（可能有一个大窗口）来完成此操作。有关在特定位置提取描述符的示例，请参阅此vl_sift section on custom frames。请注意，您可能需要重新规范化图像以解决本地仿射变形问题。使用SIFT的距离比测试或其他系统可能的其他距离度量。

一旦你有匹配，你可以将它输入一个强大的单应性解算器，如OpenCV的findHomography来拒绝异常值（由于噪音/其他问题而不可避免地出现的无效匹配）。

或者，您可以手动建立矩形等角点的对应关系，并将其输入到单应性求解器中。

所有平面（如校准目标）的透视投影可通过单应性相关联。您可以从转换中退出您在标记标识方面要做的任何事情。