本发明涉及计算机视觉和图像识别，具体为一种基于透视变换的杠杆图像匹配与定位方法，该方法可应用于图像匹配、计算机视觉等领域。
背景技术：
1、“探究杠杆平衡的条件”是中学物理实验中的一个重要组成部分，通过实验学生可以理解力矩和杠杆原理，学习如何使用平衡条件计算不同位置的力和力臂。这个实验不仅增强了学生对基本物理概念的理解，还培养了他们的实验动手能力和科学探究精神。基于杠杆平衡条件的探究实验，利用计算机视觉技术和图像处理，通过图像匹配和透视变换算法，可以对杠杆系统进行自动化的识别和定位，提高实验的效率和精度，减少单一标准图像特征匹配带来的误差，为后续进一步的研究提供准数据支持。
2、图像特征匹配是一种常用的图像配准方法，通过识别图像中的关键特征点，提取它们的描述子或拓扑关系，找到特征点的对应关系，然后进行匹配分析以确定空间变换关系，从而实现图像间的对准。透视变换是一种常用的图像几何变换方法，它可以将一个图像投影到另一个视角下，并在这个过程中保持图像中的几何结构和相对位置关系。在传统的图像处理中，通过透视变换矩阵可以将二维图像转换为三维空间中的透视投影，从而实现图像的仿射变换、尺度变换等操作。透视变换矩阵和特征匹配是计算机视觉领域中的关键技术，其应用广泛涉及到图像配准、三维重建等领域。随着深度学习和神经网络的发展，可以更加准确地提取图像中的特征点，并学习到图像之间的对应关系，从而提高了特征匹配的精度和鲁棒性。
3、然而，目前在透视变换矩阵和特征匹配领域仍然存在一些挑战和问题。例如，特征点本身可能不具有足够的区分度，特别是在图像存在复杂背景或低对比度情况下，可能导致匹配结果不准确且无法实现对图像中任意点的精确匹配，这在某些应用场景下可能限制了其适用性。此外，由于透视变换是一种非线性变换，它在处理图像中的非平面场景时会失效。当相机位置发生变化时，如果场景不能被约束到一个平面上，透视变换就无法正确地映射图像中的点。
4、综上所述，获取透视变换矩阵和特征匹配是计算机视觉领域的关键技术，其在图像处理、三维重建等领域具有重要应用价值。特别是在杠杆图像匹配和点映射的应用中，仍然需要进一步研究和改进，应对不同应用场景下的需求。
技术实现思路
1、本发明为了解决特征匹配在杠杆图像上依赖单一标准的多模态杠杆表征的问题，提供了一种基于透视变换的杠杆图像匹配与定位方法。
2、本发明是通过如下技术方案来实现的：一种基于透视变换的杠杆图像匹配与定位方法，包括如下步骤：
3、s1：多模态杠杆表征的透视变换矩阵字典的生成：从抽取的帧图像中选择杠杆不同位置、不同角度、不同远近、不同噪声水平及状态的多张图像作为一组基准图片，对每两张图像计算透视变换矩阵，得到一个图像变换矩阵字典；
4、s2：基于特征匹配和实例分割的杠杆标尺面区域内匹配点对的筛选：对于任意一张目标杠杆图像与基准图片进行特征点匹配，通过实例分割的方法获得带有形状特征的杠杆标尺面区域，根据向量的计算筛选位于实例分割多边形区域内的匹配点对；
5、s3：迭代优化透视变换矩阵的确定及点映射：随机抽样匹配点对集合内的数据估计透视变换矩阵模型参数，识别并排除远离模型的异常值，迭代优化得到较为准确的透视变换矩阵，使用齐次坐标表示基准图片杠杆标尺面内一点，利用透视变换矩阵得到该点映射到目标图像上的具体位置；
6、s4：已知平面上的点定位到目标图像上的效果评估：利用基准图像上的已知随机点集按照不用的计算路径映射到目标图像上位置的距离间距，判断目标图像与基准图像特征匹配和透视变换的效果，以确保不会有过大的误差影响后续对目标图像的进一步分析。
7、本发明所设计的一种基于透视变换的杠杆图像匹配与定位方法，是一种基于透视变换和实例分割验证特征匹配及点映射效果的方法，利用同一物体多模态表征的二维图像之间的透视变换矩阵，基于深度神经网络的特征提取与检测方法，获得目标杠杆图像的特征点匹配和杠杆标尺面区域，结合向量的性质筛选匹配点对并确定透视变换矩阵，评估已知平面上随机点集定位到目标图像上的效果。
8、与现有技术相比本发明具有以下有益效果：本发明所提供的一种基于透视变换的杠杆图像匹配与定位方法，不依赖单一标准的多模态表征杠杆，生成透视变换矩阵字典，缩小单一标准操作可能产生的较大误差；利用向量的性质筛选位于杠杆标尺面区域内的匹配点对，对于随机抽样数据排除掉一部分远离模型的异常值，利于得到更准确的模型参数；利用平面上的已知随机点集按照不用的计算路径映射到目标图像上位置的距离间距，判断目标图像与基准图像特征匹配和透视变换的效果，确保能够使用较好的模型参数对目标图像进一步分析。
1.一种基于透视变换的杠杆图像匹配与定位方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于透视变换的杠杆图像匹配与定位方法，其特征在于：步骤s1具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于透视变换的杠杆图像匹配与定位方法，其特征在于：步骤s2具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于透视变换的杠杆图像匹配与定位方法，其特征在于：步骤s3具体如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于透视变换的杠杆图像匹配与定位方法，其特征在于：步骤s4具体如下：
