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  • 图像对齐(图像配准)方法记录

    图像对齐方法
    1、基于ORB特征的方法
    1、检测两张图的ORB特征点
    2、特征匹配
    3、计算单应性矩阵
    4、扭转图片

    图示

     


    具体的代码实现可以参考这篇文章:https://blog.csdn.net/yuanlulu/article/details/82222119?utm_source=blogxgwz7

    2、图像模板匹配 + OCR识别验证
    1、在原图中获取模板图及对应的字符串(OCR识别即可得到)
    2、在目标图片上进行图像模板匹配
    3、对匹配到的结果进行OCR识别
    4、验证模板字符串与OCR识别结果是否匹配
    5、重复上述过程,直到找到第2个匹配模板

    注:该方法仅仅适用于文本内容丰富的图片对齐

    OCR模型参考:AI实战:用DenseNet + CTC搭建中文OCR模型
    图像模板匹配参考: opencv+python实现图像匹配----模板匹配、特征点匹配

    3、图像模板匹配
    1、在原图中获取模板图
    2、在目标图片上进行图像模板匹配
    3、重复上述过程,直到找到第2个匹配模板

    图示
    原图:

    模板图:

     

    匹配结果:

     

    图像模板匹配参考: opencv+python实现图像匹配----模板匹配、特征点匹配

    4、SIFT特征点匹配
    1、SIFT特征点匹配
    2、单应性矩阵Homography Matrix
    3、随机抽样一致算法(Random sample consensus:RANSAC)

    图示

    代码实现参考:Python进行SIFT图像对准

    原文链接:https://blog.csdn.net/zengNLP/article/details/106456978

    作者:柒月
    Q群 :2122210(嵌入式/机器学习)
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Ph-one/p/13193252.html
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