圖像對齊方法
1、基於ORB特征的方法
1、檢測兩張圖的ORB特征點
2、特征匹配
3、計算單應性矩陣
4、扭轉圖片
圖示
具體的代碼實現可以參考這篇文章：https://blog.csdn.net/yuanlulu/article/details/82222119?utm_source=blogxgwz7
2、圖像模板匹配 + OCR識別驗證
1、在原圖中獲取模板圖及對應的字符串（OCR識別即可得到）
2、在目標圖片上進行圖像模板匹配
3、對匹配到的結果進行OCR識別
4、驗證模板字符串與OCR識別結果是否匹配
5、重復上述過程，直到找到第2個匹配模板
注：該方法僅僅適用於文本內容豐富的圖片對齊
OCR模型參考：AI實戰：用DenseNet + CTC搭建中文OCR模型
圖像模板匹配參考： opencv+python實現圖像匹配----模板匹配、特征點匹配
3、圖像模板匹配
1、在原圖中獲取模板圖
2、在目標圖片上進行圖像模板匹配
3、重復上述過程，直到找到第2個匹配模板
圖示
原圖：
模板圖：
匹配結果：
圖像模板匹配參考： opencv+python實現圖像匹配----模板匹配、特征點匹配
4、SIFT特征點匹配
1、SIFT特征點匹配
2、單應性矩陣Homography Matrix
3、隨機抽樣一致算法（Random sample consensus:RANSAC）
圖示
代碼實現參考：Python進行SIFT圖像對准
原文鏈接：https://blog.csdn.net/zengNLP/article/details/106456978