Поиск точек совпадения между изображением и шаблоном с помощью Skimage ssim ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть код Python, который принимает черно-белое изображение и черно-белый шаблон в качестве входных данных и стремится найти шаблон внутри изображения. Прежде чем обновить библиотеку Skimage до версии 0.19.3, функция Skimage.mesure.compare_ssim использовалась следующим образом:

для pt1, ft1 в zip(templ.points, templ.feats): для pt2, ft2 в zip(image.points, image.feats): ret = Skimage.mesure.compare_ssim(ft1, ft2, win_size=FEATURE_SSIM_WIN, K1= FEATURE_SSIM_K1, K2= FEATURE_SSIM_K2) если ret < FEATURE_SSIM_THR: продолжать match.append([pt1, pt2, ret]) где ft1 и ft2 — это функции, извлеченные из определенных точек изображения и шаблона с диапазоном данных от 0 до 1,0.

При обновлении функция Compare_ssim была заменена на Skimage.metrics.structural_similarity, и я обновил код следующим образом:

для pt1, ft1 в zip(templ.points, templ.feats): для pt2, ft2 в zip(image.points, image.feats): ret = Skimage.metrics.structural_similarity(ft1, ft2, win_size=FEATURE_SSIM_WIN, data_range=1.0, K1= FEATURE_SSIM_K1, K2= FEATURE_SSIM_K2) если ret < FEATURE_SSIM_THR: продолжать match.append([pt1, pt2, ret]) Однако он работает не так, как раньше. Мне выдаются неверные точки соответствия, которые не подходят друг другу

Я пробовал разные значения для диапазона данных (255, ft1.max()-ft1.min(), ft2.max()-ft2.min()...) и настраивал Ks на 0,01 и 0,03 с порогом, подходящим для этих значений. Я также пытался использовать эти параметры ret = Skimage.metrics.structural_similarity(ft1, ft2, data_range=1.0, gaussian_weights=True, sigma=1.5,use_sample_covariance=False) это те, которые более точно соответствуют сценарию Matlab Ванга и др. ал. Но всё равно работает не так, как раньше.

Есть ли у вас идеи, что я могу делать не так, чтобы все работало не так, как раньше?