匹配从一个图像到另一个图像的曲线
我正在做类似于这个问题的事情：将曲线图案匹配到图像的边缘
基本上，我在两幅图像中有相同的曲线，但两幅图像之间有一些仿射变换。 这里是两个图像的例子：
此搜索
镜像2
因此，为了访问Image2，您可以将一些翻译，旋转，缩放等应用于Image1。
有谁知道如何解决这个转换？
相位相关不起作用，因为它不仅仅是翻译。 由于没有足够的细节来解决翻译，旋转，缩放（这几乎是二进制图像），光流不起作用。 我不确定霍夫变换是否会给我提供很好的数据。
我认为像sift或surf这样的关键点匹配算法也可以用于这类数据。 基本思想是在每幅图像中找到有限数量的“有趣”关键点，然后将这些关键点配对。
下面是一个在线ASIFT演示的图片快速测试：http://demo.ipol.im/demo/my_affine_sift/result?key=BF9F4E4E006AB5168497709836C39C74#
它可能更适合于正常的灰度图像，但它似乎适用于这些数据。 它看起来像线条连接两个曲线周围的大致相同的点; 将所有这些对插入到OpenCv中的FindHomography函数之类的东西中，这些小的差异应该甚至可以自行排除，并且您可以在两个图像之间获得仿射变换矩阵。
对于您的特定数据，您可能会想出更好的关键点描述符; 也许是检测线条结束，线条交叉和尖角的东西。
或者如何：这是一个更多的工作，但是如果你可以将你的路径矢量化到贝塞尔曲线或b样条，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Inkscape有一个基本的实现，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二维位图，你只需要在两个图像之间匹配这些描述符，按照FindHomography。
回复评论：
兴趣点仅仅是具有某些特性的小区域。 所以这些地区的中心可能是黑色或白色; 该算法不专门查找白色像素或大尺寸形状，如曲线。 重要的是，两条曲线的连线大致相同，至少乍看之下。
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