返回信息流突然被安排了一个传统图像处理的任务。
比如
有这么两幅图
首先这两幅图是没有配准的，也就是说图中红色箱子的位置是对不上的，我尝试过SURF提取特征点后进行配准，可能是有遮挡的原因，总是会有一些偏移，无法完全配准。本来一开始的方案是配准后直接做差值找到差异位置的，配不准的话这方案就没法做了。。
现在对两幅图用SURF提取特征点
，我观察这两幅图像，看起来好像可以通过比较有风筝的图比没风筝的图多的特征点，获取差异位置。可是首先他们没有对齐，其次就算尽力对齐了，如何判断多余的特征点呢？尝试过bf.match()，首先因为没有配准，就算没有那个风筝也会有distance较大的特征点，另外“无法匹配的特征点”(一副图上有但另一幅图上不存在的特征点)怎么得到也不太清楚。。有大佬知道如何得到“无法匹配的特征点”吗？
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #36444同步于 2020/3/16
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ML_DM机器人发帖
通过对比两幅图的特征点找出有异常的位置可行吗？
lt1103725556
2020/3/16镜像同步10 回复
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9 条回复
主要目的是识别出多的那个风筝，之前的方案是要做差值所以要对齐，不对齐的话怎么识别出那个风筝呢，有什么好的办法吗[ema1]
【 在 paopjian 的大作中提到: 】
: 为什么要费力对其呢？一般图片预处理就对其差不多了吧？
多谢，我会去看看这个网络的！
【 在 BruceWayne94 的大作中提到: 】
: 试试siam net？ 用CNN的结构的话有些许的错位关系也不大的
: 发自「贵邮」
多谢指教，想先试试用传统图像处理能不能做，因为训练集比较少只有20张左右的图片可能训不出来。。SSIM也是一个考虑的方案，明天就去试试，不过还有关于opencv有些东西想请教一下：
目前的想法是提取两幅图的特征点，利用二分图的匈牙利算法找出匹配失败的特征点看看效果，想请教一下opencv有现成的轮子可以这么匹配吗，或者用detectAndCompute检测出的keypoint的特征向量怎么获取呢？我只知道pt是它的坐标。。
【 在 besttangent 的大作中提到: 】
: opencv+SSIM，然后阙值分割(OSTU之类的)？
: 深度学习的话没有标注感觉可以试试类似于SIMclr之类的对比学习？
【 在 lt1103725556 的大作中提到: 】
: 多谢指教，想先试试用传统图像处理能不能做，因为训练集比较少只有20张左右的图片可能训不出来。。SSIM也是一个考虑的方案，明天就去试试，不过还有关于opencv有些东西想请教一下：
: 目前的想法是提取两幅图的特征点，利用二分图的匈牙利算法找出匹配失败的特征点看看效果，想请教一下opencv有现成的轮子可以这么匹配吗，或者用detectAndCompute检测出的keypoint的特征向量怎么获取呢？我只知道pt是它的坐标。。
你是用的python吗？
如果是C++二分图的匈牙利算法自己手写一下大概2-30行？
detectAndCompute看你选择的什么特征提取办法，你说的特征向量应该是指的描述子吧？
试了一下传统方法确实不大行，最近在看siam net相关的论文了，不过基本都是目标跟踪的，像这种比较图片差异的就很难找啊，老哥有推荐的paper嘛[ema1]
【 在 BruceWayne94 的大作中提到: 】
: 试试siam net？ 用CNN的结构的话有些许的错位关系也不大的
: 发自「贵邮」