Классификация ключевых точек в изображении
Я пытаюсь сравнить два изображения рисунков, используя угловые элементы на изображениях. Вот пример изображения:
Запросить изображение:
Я использовал алгоритм SIFT для сравнения изображений, но он не работал, потому что в SIFT мы рассматриваем окно размером 16X16 пикселей для извлечения объектов в интересующей точке, но здесь в этом случае (объекты рисования) мы получим только угловые точки в качестве характерных точек и SIFT. Дескриптор объекта даст очень похожий объект всем угловым точкам и, следовательно, на этапе сопоставления объектов он отклонит углы из-за их близких оценок сходства.
Поэтому я использую приведенный ниже подход для сравнения изображений. Я использую функцию на основе алгоритма Ши-Томаси в OpenCV т.е. cv2.goodFeaturesToTrack (), чтобы найти углы (характерные точки) на изображении. После нахождения углов я хочу классифицировать их по 4 категориям и сравнить их на двух изображениях. Ниже приведены категории углов, определенные на данный момент, которые могут варьироваться из-за огромных различий в типах углов (угол, количество линий, пересекающих углы, нерегулярное изменение пикселей в угловой точке):
Угловые категории:
Тип-1: L-образный 
Тип-2: пересечение линии 
Тип-3: пересечение линия-кривая 
Тип-4: Перекрестно-кривая 
Я пытаюсь решить эту проблему, используя следующий подход:
=> Возьмите патч фиксированного размера окна, окружающего угловой пиксель, скажем, окно 32X32
=> Найти информацию о градиенте т.е. величина градиента и его направление в этом окне, и используйте эту информацию для классификации угла в вышеуказанных 4 классах. После прохождения классификации изображения я узнал, что с помощью алгоритма HOG информация о градиенте изображения может быть преобразована в векторы признаков.
=> Вектор характеристик HOG, рассчитанный на предыдущем шаге, можно использовать для обучения SVM для получения модели.
=> Эта модель может быть использована для классификации новых характерных точек.
После реализации вышеуказанного алгоритма я получаю плохую точность.
Если есть какой-либо другой способ классификации углов, пожалуйста, предложите.