我有两套线,设置A和B是已知的这两套所有线路的起点和终点,我想找到旋转而最适合集B到集A转换没有脱屑:最佳拟合算法,以适应一组线到多边形
- 没有一个一对一的映射。我相信这排除了Kabsch算法,尽管我可以设想一个使用这个的蛮力算法。
- 组B很可能包含在A.它可能包含一个相当稀疏数量的行线的部分片段。
- 在B中的线将是错误的 - 有可能观察到线中不存在A.
- 有可能的,当然,是多于一个可能的“匹配”
对于一些背景,这是一个粗糙的基于图像的机器人定位系统的一部分。
- Set A是'map' - 数据是从导入的dxf文件导入的。
- 组B是观察到线一组一个。
我已经环顾四周,例如这里:
How to align shapes together? (Geometrical Best-Fit Algorithm)
是这样做的一个聪明的办法?通过图像处理文学形状匹配轻弹似乎是更多的模式匹配的光栅图像 - 可能是这个问题矫枉过正。
我可以在时刻感知的最好方法是使用Hough变换式的方法服用每行中沿乙所述的各条线和具有箱为旋转/转换这些表示。我还没有编码,并尝试过 - 有人想避免重新发明轮子。
任何想法和输入大加赞赏。
嗨。谢谢你的回答。我想我可以看到你来自哪里,尽管我从一开始就陷入困境。我不知道你是如何获得A组可以角度对?例如,(0,0)在你的例子中代表什么?
然后,这是我接下来要做什么的问题。这种方法是否有效地为我提供了集合中各行之间的可能匹配,因此,如果您愿意,我可以减少搜索空间,以便在该空间处抛出Kabsch算法(或类似算法)来解决我的平移和旋转问题? – Jon 2013-05-10 01:22:43