そこで、マイクロチップの顕微鏡で撮った画像をつなぎ合わせようとしていますが、すべての機能を揃えるのは非常に難しいです。私はすでに2つの隣接する画像の間に50％のオーバーラップがありますが、それでも、それが常に適切であるとは限りません。
私は、OpenCVでSURFを使用して、キーポイントを抽出し、同形異義語の行列を見つけています。しかし、それでも、それは許容できる結果にはほど遠いです。
私の目的は、2x2の画像を完全につなぎ合わせることができるようにすることです。このようにして、最終的な画像が得られるまで、このプロセスを再帰的に繰り返すことができます。
何か提案はありますか？この問題に取り組むための優れたアルゴリズム。または、画像を変換して、画像からより適切なキーポイントを抽出できるようにする方法かもしれません。しきい値で遊んでください（より多くのキーポイントを取得するために小さいもの、または大きいもの？）。
今のところ、私のアプローチは、最初に2つの2x1画像をステッチしてから、これら2つをステッチすることです。それは私たちが望むものに近いですが、それでも受け入れられません。また、問題は、以前は「ソース」であった画像（2番目の画像がマトリックスで変換されてその画像と重なる）が少しずれていないか、その画像に小さな角度があり、結果全体に影響を与える可能性があることです。 。
任意の助けや提案をいただければ幸いです。特に、OpenCVとSURFを使用できるソリューション（他のライブラリに完全に反対していなくても...プロジェクトのほとんどがそれを使用して開発されているだけです）。
ありがとう！