如何标准化图片上元素的位置[OpenCV]

Question

我目前正在研究可能对我的工作有所帮助的程序。我正在尝试将机器学习用于分类目的。问题是我没有足够的样本来训练模型，而增强是我试图避免的事情，因为我的公司笔记本电脑和 Google Collab 上的硬件问题（没有足够的 RAM）。所以我决定尝试以某种方式标准化元素的位置，这样即使没有大量不同的样本，机器也能看到差异。不幸的是，现在我正在努力如何规范化这些图片。

元素 1a：

元素 1b：

元素 2a：

元素 2b：

元素 1a 和 1b 是同一类型，而 2a - 2b 是同一类型。有没有办法以某种方式标准化这些图片的位置（例如位置 0），这将有助于算法看到它们之间的差异？我尝试使用 cv2.minAreaSquare 来获得正方形位置，旋转它们并裁剪不需要的区域，但不幸的是，这些元素可以有不同的宽度，因此在缩小它们后，轮廓会不均匀地变形。然后我试图获得对称轴并使用它在旋转后进行适当的裁剪，但结果仍然没有达到我的预期。我正在考虑添加更多这样的标准化点：

归一化点：

并使用这些点标准化我的其余元素的位置，但透视变换只需要 4 个点，而 4 个点也不是很好的方法。也许你们知道如何移动这些元素以使它们处于相同的位置。

Answer 1

看到图片，我相信两张图片之间的变换要么是等距（平移+旋转），要么是相似（平移+旋转+缩放）。这些可以通过两点来确定。 （透视需要四分，但我认为这是矫枉过正。）

但为了获得良好的准确性，您必须确保可靠且准确地找到这些点。 首先，您需要猜测形状的哪些特征可以从一个样本重复到下一个样本。

例如，您可能会估计直边始终处于相同的相对位置。在这种情况下，我建议在某些边缘上找到两个点，在它们之间画一条线，然后找到线之间的交点。

在插图中，您可以找到沿红色轮廓的边缘点，并从中绘制绿线。它们在黄点处相交。

为了提高准确性，您可以使用最小二乘法在两个以上的点上找到最佳拟合。