Необходимо написать скрпит для анализа изображений на Python. По сути это корреляционный анализ и регистрация - необходимо искать и анализировать сходство между изображениями, а также определять повороты, смещения и деформации, которые позволяют максимизировать сходство.
1 (самая сложная часть). Функция принимает на вход два изображения А и B, на которых присутствует один и тот же набор объектов, но изображения получены разными способами, с немного разных ракурсов, в разном масштабе, с разными шумами и т.п. Пример такой пары изображений прикладываю - это запутанные волокна, зеленый треугольник помогает сориентироваться и убедиться, что это действительно одни и те же объекты. В общем случае изображения могут быть повернуты друг относительно друга.
Необходимо найти такую область перекрывания двух изображений, которая лучше всего совпадает. Эта задача отчасти решается с помощью алгоритма SIFT, но в моем случае он не очень хорошо работает. Допустимо решение с указанием "лэндмарков", при котором пользователь выбирает опорные точки на каждом из двух изображений, и только потом запускает поиск совпадающей области.
2. Определить деформации, которые нужно применить к каждому из двух изображений А и B, чтобы те объекты, которые присутствуют на обоих объектах, наилучшим образом совпадали.
Работа срочная. Я не очень понимаю, сколько она будет стоить. Свяжемся - договоримся о цене.
