Computer Vision: найдите изображение земли на большой 2D-карте сверху вниз

Question

У меня есть изображение, сделанное на уровне земли роботом, обращенным к его передней части. У меня есть 2D-карта размером nxn, которая показывает расположение комнат. Я хочу как-то применить изображение к 2D-карте, чтобы сгенерировать распределение вероятностей по позициям на карте, чтобы указать, какие из них являются вероятными. Например, если я получаю изображение угла, то я знаю, что позиции на двухмерной карте, расположенные ближе к углу, должны иметь более высокую вероятность. То же самое происходит, когда у меня есть изображение двери.

Как именно я должен применить изображение к карте? Я думаю о чем-то вроде: создать дескриптор функции nxnxk для 2D-карты и другой дескриптор 1x1xk из изображения, а затем вычислить сходство между этими дескрипторами для каждого пикселя на карте nxn. Но как именно?

Answer 1

Может быть более одного решения вашей проблемы, но первое, что приходит мне в голову, это «сопоставление с шаблоном». В шаблоне соответствия у нас есть эталонное изображение:

и изображение запроса:

Существует 6 различных методов сопоставления с шаблоном, которые вы можете найти здесь с примером применения.

Полученное в результате сопоставления изображение можно использовать как распределение вероятностей, когда пиксели имеют более яркие значения (в методе cv.TM_CCOEFF).