如何通过平移、旋转和/或缩放调整来匹配两个分割蒙版答案

【问题标题】：How to match two segmentation masks with translation, rotation and/or scale adjustment如何通过平移、旋转和/或缩放调整来匹配两个分割蒙版
【发布时间】：2021-03-25 21:38:25
【问题描述】：

我有两张从稍微不同的位置拍摄的图像。在对这些进行图像分割后，我想匹配两个图像的分割掩码，以便我可以识别两个图像中的相同对象。大多数情况下，对象的大小或方向会发生变化：

有时出现在一张图片中的对象不会出现在另一张图片中，例如：

我曾尝试使用它们的质心位置和大小天真地匹配单个对象，但这很容易出错。什么是最好的方法来做到这一点，例如OpenCV？

【问题讨论】：

基本问题是通过视频进行对象跟踪。有成功有限的简单解决方案，也有高级解决方案。由于您似乎在进行注释，因此确定对象身份实际上是您的任务。查看 CVAT 进行视频注释：github.com/openvinotoolkit/cvat

标签： opencv image-processing computer-vision image-segmentation

【解决方案1】：

您可以尝试类似 RANSAC 的方法。转换并没有太大的偏差，因此您可以尝试相似转换（平移 + 旋转 + 缩放）。这只需要两个对应的点对。从两个匹配对中计算变换，变换其他点并查看它们的匹配程度。

由于您的点数很少，因此对所有可能的对（其中 N(N-1)/2 个）进行详尽搜索并不过分。（而且看起来你可以在不引入反转的情况下从左到右对点进行排序，这样会减少可能性的数量。）

【讨论】：

使用两个匹配的对来计算转换是一个好主意，但我需要以某种方式找到两对匹配的高置信度的对象而不看图像，因为我希望这样做完全自动。
@rferdinand：我不确定你是否理解我的回答。这个方法可以解决这个问题。
哦，我明白你的意思了。我必须尝试点对的所有组合，看看哪个对所有其他点产生最佳转换。更复杂的图像有点耗时，但肯定值得一试。谢谢！
@rferdinand：您可能会发现一些技巧来避免详尽的比较。（我提到了一个。）
这有点棘手，因为有时会因为视差而发生反转，但我可以跳过尺寸差异太大的对。