Opencv 二维坐标排序

在同一校准工件的多个视图中查找对应点时，我遇到了一个问题。 下面可以看到校准目标的示例图像

我需要对所有圆形标记的二维坐标进行排序，并确保所有视图中的对应（相同）标记在标记向量中具有相同的索引。 有谁能给我一个处理这种事情的线索吗？

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非常感谢。

我不确定我是否完全理解你想要什么，但我可以帮你

你的人工制品很好，因为它是一个平面，所以你可以用单应性从一个图像转到另一个图像。一旦你有了答案，你的问题就差不多完成了

我曾经写过这样一个程序：

• 加载图像（

  cv:：imread（）

  ）
• 计算冲浪功能（

  cv:：SURF（）

  ）
• 将特征匹配在一起（在特征之间使用最小二乘法）
• 将openCV的

  findHomography（）

  与

  CV\u RANSAC

基本上，你会得到这样的结果：

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我想这就是你想要的：你已经得到了一个变换，在你的两个图像之间匹配你的标记。（这是一种单应变换，比我给出的链接中的一堆线要简单得多。这是一个小矩阵，它“吞咽”了图1中标记的坐标，并“返回”了图2中相应标记的坐标）（使用SIFT而不是SURF，但它们几乎相同）您仍然可以使用类似的方法

Fezvez的方法结合了特征检测（图像中的哪些点很有趣）和特征描述（该点的独特之处），与此不同，您自己的代码已经提供了检测部分（圆心所在）

现在您需要生成一组假定的匹配（猜测哪个集合对应哪个集合）。您可以在每个圆位置（可能有一个大窗口）使用特征描述符来实现这一点。有关在特定位置提取描述符的示例，请参见此。注意，您可能需要重新规范化图像以考虑局部仿射扭曲。对SIFT使用距离比测试，或可能对其他系统使用其他距离度量

一旦有了匹配项，就可以将其输入到一个健壮的单应解算器（如OpenCV的findHomography）中，以拒绝异常值（由于噪声/其他问题而不可避免地出现的无效匹配）

或者，您可以手动为矩形的角点等建立点对应关系，并将其输入到单应解算器中

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所有平面（如校准目标）的透视投影可以通过单应关系进行关联。您想在标记标识方面做的任何事情都可以从转换中退出。

我认为我的问题有点不同。我已经得到了计算圆形标记的2D像素坐标并返回point2D向量（标记位置）的程序。我需要的是对标记进行排序，并确保（例如）第一张图像索引I=5中的标记与所有其他图像中的标记I=5相同。太棒了！如果我理解正确，对于每个图像，您可以得到一个

向量

，每个向量表示图像I中标记的二维坐标。现在，对于每个图像，你都有一个

向量

，你想知道在索引i处，它是否总是相同的标记？我将为两幅图像提供一种方法：直接对两个向量应用

cv:：findHomography（）

。现在您得到了一个

H

矩阵。对于第一个图像的每个点2d（我们称之为

vec1[i]

），必须具有

常量*vec2[i]~=H.vec1[i]

。（请记住在每个

vec[i]

的末尾添加1）这些是管道的开口？不。此目标仅用于图像处理目的。