Kết hợp mẫu đường cong với các cạnh của hình ảnh

Question

Tôi có hình ảnh đích được tìm kiếm cho một đường cong dọc theo các cạnh của nó và hình ảnh mẫu có chứa đường cong. Những gì tôi cần đạt được là tìm ra kết quả phù hợp nhất của đường cong trong hình ảnh mẫu trong hình ảnh mục tiêu và dựa trên điểm số để tìm hiểu xem có khớp hay không. Điều đó cũng bao gồm xoay và thay đổi kích thước của đường cong. Hình ảnh mục tiêu có thể là đầu ra của đầu dò Canny Edge nếu điều đó làm cho mọi thứ trở nên dễ dàng hơn. Tôi đang xem xét sử dụng OpenCV (bằng cách sử dụng Python hoặc chế biến/Java hoặc nếu những người có quyền truy cập hạn chế vào các chức năng cần thiết, sau đó sử dụng C) để thực hiện những điều thực tế và hiệu quả, tuy nhiên không thể tìm ra nếu tôi có thể sử dụng bất kỳ chức năng (hoặc một sự kết hợp của chúng) trong OpenCV có thể sử dụng được cho công việc này. Tôi đã đọc qua tài liệu OpenCV và lúc đầu nghĩ rằng Contours có thể thực hiện công việc này, tuy nhiên tất cả các ví dụ đều cho thấy các hình dạng khép kín trái ngược với trường hợp của tôi, nơi tôi cần phải khớp với một đường cong mở đến một phần của cạnh.

Vì vậy, có cách nào để thực hiện điều này bằng cách sử dụng OpenCV hoặc với bất kỳ mã hoặc thuật toán đã biết nào mà bạn đề xuất không?

Dưới đây là một số hình ảnh để minh họa cho vấn đề:

Answer 1

Suy nghĩ đầu tiên của tôi là Generalized Hough Transform. Tuy nhiên tôi không biết thực hiện tốt cho điều đó.

Tôi sẽ thử SIFT hoặc SURF trước tiên trên hình ảnh cạnh canny. Nó thường được sử dụng để tìm 2d khu vực, không phải 1d đường nét, nhưng nếu bạn lấy hộp giới hạn tối thiểu xung quanh đường viền của bạn và sử dụng nó như là mô hình tìm kiếm, nó sẽ làm việc.

OpenCV có một thực hiện cho rằng: Features2D + Homography to find a known object

Một vấn đề có thể nhận được một hình ảnh cạnh tốt, những hình dạng màu đen ở phía sau có thể mất tập trung.

Cũng xem câu trả lời Stackoverflow này: Image Processing: Algorithm Improvement for 'Coca-Cola Can' Recognition