我正在开展一个学校项目，我的目标是识别物品。我开始拍照，应用各种滤镜并进行边界追踪。傅里叶描述符对我来说很高，所以我开始从我的点列表中近似多边形。现在我必须匹配那些具有相同顶点数量且所有站点具有相同长度的多边形。更具体地说，我有两个多边形，现在我必须计算一些相似度。这个过程必须是平移，旋转和尺度不变。
我尝试以不同的方式转动和缩放，并计算每对顶点之间的距离，但这非常慢。
我尝试在一组矢量中转动多边形并计算角落的每个角度并进行比较。但这也有点慢。
我发现了一篇名为Contour Analysis的文章。但我发现这有点困难。在本文中，首先将每组的所有向量解释为复数，因此我们只有两个具有复杂化合物的向量。然后计算两个向量的余弦。但余弦也是一个复数，如果两个向量相同，它的范数总是1。那么如何将一组向量解释为一个向量是有意义的。我不明白这种做法。
有没有其他方法来比较两个多边形或矢量集？或者，有人可以解释我的第三次尝试或使用普通向量来做吗？
我希望有人可以帮助我： - ）