使用SIFT通过OpenCV模式匹配图片旋转python

Question

所以我一直在努力解决这个问题一段时间，所以如果有人帮我解决这个问题，我将不胜感激。

我正试图创建一个解决谜题的物理机器人。完成拼图的形象会随着

Scattered piece picture

我已经得到的OpenCV找到轮廓零散的图片提供单出每件和旋转它们，所以它们都平行于横轴（所有的“钻石”或“对角”棋子都旋转，因此它们看起来像正方形）

我一直在使用SIFT来匹配一堆小方块到完整的图片。

Comparing an un-rotated square piece to the full picture

的问题是，这是不是在正确的方向。我将如何去了解是否需要旋转90,180,270度？

我遇到的另一个问题是确定作品所在的象限（非adrant？）。例如，此作品属于右下角。是否有一个功能可以识别大部分类似的关键点，然后将其分为九个区域中的一个？

Answer 1

由于SIFT设计为旋转不变式，即使您有旋转，功能匹配也是件好事。

要确定需要多少旋转，您通常需要有摄像机校准参数，以便将图像放置到自顶向下的视图中。对于你的机器人来说，它看起来像图片已经是自上而下的。

如果这个假设成立，您可以执行回归来确定旋转棋子所需的角度。如果你也知道你的作品总是正方形的，你只有4种选择。在这种情况下，您可以尝试所有4，并查看哪一个与提取的补丁“最接近”（通过SIFT匹配到大图）。

可以通过查看匹配点的坐标来确定匹配的棋子所在的象限。他们到角落的距离应该是你需要的。