最佳擬合算法，以適應一組線到多邊形

Question

我有兩套線，設置A和B是已知的這兩套所有線路的起點和終點，我想找到旋轉而最適合集B到集A轉換沒有脫屑：

• 沒有一個一對一的映射。我相信這排除了Kabsch算法，儘管我可以設想一個使用這個的蠻力算法。
• 組B很可能包含在A.它可能包含一個相當稀疏數量的行線的部分片段。
• 在B中的線將是錯誤的 - 有可能觀察到線中不存在A.
• 有可能的，當然，是多於一個可能的「匹配」

對於一些背景，這是一個粗糙的基於圖像的機器人定位系統的一部分。

• Set A是'map' - 數據是從導入的dxf文件導入的。
• 組B是觀察到線一組一個。

我已經環顧四周，例如這裏：

How to align shapes together? (Geometrical Best-Fit Algorithm)

是這樣做的一個聰明的辦法？通過圖像處理文學形狀匹配輕彈似乎是更多的模式匹配的光柵圖像 - 可能是這個問題矯枉過正。

我可以在時刻感知的最好方法是使用Hough變換式的方法服用每行中沿乙所述的各條線和具有箱爲旋轉/轉換這些表示。我還沒有編碼，並嘗試過 - 有人想避免重新發明輪子。

任何想法和輸入大加讚賞。

Answer 1

的一般解決方案是從集合A中提取的「特徵」，並與集B.比較特徵

一個例子：考慮所述組A的所有獨特的角度和計算的角度的不同的唯一對。在你的例子A中，只有三種可能的情況：（0,0），（0,90），（90,0）。例如：如果角度爲0,5,50,93,129，則角度爲（0,5），（0,93），（ 5,93），（50,129）是匹配的候選人。一旦你有了候選人，你可以進一步過濾他們。

根據您集合A中有線條的類型，你可以提取相關特徵。例如：如果你所有的線都是垂直或平行的，你可以擁有線之間的距離等特徵。