图像处理 - 将曲线从一个图像匹配到另一个图像

Question

我正在做类似这个问题的事情： Matching a curve pattern to the edges of an image

基本上，我在两个图像中有相同的曲线，但两者之间有一些仿射变换。以下是两张图片的示例：

image1的

图像2

因此，为了进入Image2，您可以对Image1应用一些平移，旋转，缩放等。

有谁知道如何解决这种转变？

相位相关不起作用，因为它不仅仅是翻译。光流不起作用，因为没有足够的细节来解决平移，旋转，缩放（它几乎是二进制图像）。我不确定Hough Transforms是否会给我很好的数据。

Answer 1

我认为某种关键点匹配算法（如筛选或冲浪）也适用于此类数据。 基本思想是在每个图像中找到有限数量的“有趣”关键点，然后成对匹配这些关键点。

以下是使用在线ASIFT演示快速测试您的图像： http://demo.ipol.im/demo/my_affine_sift/result?key=BF9F4E4E006AB5168497709836C39C74#

它可能更适合普通的灰度图像，但它似乎适用于这些数据。看起来这些线条在两条曲线周围连接大致相同的点;将所有这些对插入到OpenCv中的FindHomography函数中，小的差异甚至应该自己出来，并且在两个图像之间得到仿射变换矩阵。

对于您的特定数据，您可能能够提供更好的关键点描述符;也许是检测线端，线交叉和尖角的东西。

或者如何：这是一个更多的工作，但如果你可以将你的路径矢量化为bezier或b-spline，你可以从样条描述符中获得一些自然的关键点。
我不知道任何矢量化库，但是Inkscape有一个基本实现，您可以使用它来测试该方法。 一旦你有一小组描述符而不是一个大的2d位图，你只需要在两个图像之间匹配这些描述符，就像FindHomography一样。

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回答评论：

兴趣点仅仅是具有某些特性的小区域。所以这些区域的中心可能是黑色或白色;该算法不专门寻找白色像素或大规模形状，例如曲线。重要的是，线条在两条曲线上连接大致相同的点，至少乍看之下。