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我想将 imageX与 image对齐Y。每个图像都包含圆圈,并且使用霍夫变换来检测它们。

X让我们假设霍夫变换在 image和 image中检测到不同数量的圆圈Y

我想找到图像的变换X(旋转、平移),以使图像中的大多数圆圈与图像中的X某些圆圈相匹配Y。你能告诉我你将如何进行吗?

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一种方法:

  1. 从图像 X 和 Y 的圆圈中获取一些属性,例如半径或其他(颜色?)。
  2. 找出 X 的圆与 Y 的圆之间的假定匹配。也就是说,具有相似半径的两个圆是假定匹配。您可能会获得多个匹配项,正确的和不正确的。
  3. 使用类似 RANSAC 的算法来查找转换:
    1. 选择两对随机匹配的圆并计算它们定义的平移和旋转。
    2. 如果您假设之前的转换(平移 + 旋转)正常,请检查有多少假定匹配是正常的。
    3. 重复。
    4. 保持最大化匹配圆数的变换。
于 2013-09-03T14:38:02.847 回答