Я реализовал программу для сшивания изображений пару лет назад.Статья о RANSAC в Википедии хорошо описывает общий алгоритм.
При использовании RANSAC для сопоставления изображений на основе объектов вам нужно найти преобразование, которое наилучшим образом преобразует первое изображение во второе изображение.Это будет модель, описанная в статье в Википедии.
Если вы уже получили свои функции для обоих изображений и нашли, какие функции на первом изображении лучше всего соответствуют функциям на втором изображении, RANSAC будет использоваться примерно так:
The input to the algorithm is:
n - the number of random points to pick every iteration in order to create the transform. I chose n = 3 in my implementation.
k - the number of iterations to run
t - the threshold for the square distance for a point to be considered as a match
d - the number of points that need to be matched for the transform to be valid
image1_points and image2_points - two arrays of the same size with points. Assumes that image1_points[x] is best mapped to image2_points[x] accodring to the computed features.
best_model = null
best_error = Inf
for i = 0:k
rand_indices = n random integers from 0:num_points
base_points = image1_points[rand_indices]
input_points = image2_points[rand_indices]
maybe_model = find best transform from input_points -> base_points
consensus_set = 0
total_error = 0
for i = 0:num_points
error = square distance of the difference between image2_points[i] transformed by maybe_model and image1_points[i]
if error < t
consensus_set += 1
total_error += error
if consensus_set > d && total_error < best_error
best_model = maybe_model
best_error = total_error
Конечным результатом является преобразование, которое наилучшим образом преобразует точки в image2 в image1, что именно то, что вы хотите при сшивании.