На этот вопрос уже есть ответ:

Я работаю над системой распознавания спинной вены. Я уже выполнил бинаризацию и предварительную обработку изображения, после чего извлекли признаки (координаты белых пикселей) разреженных рисунков вен, как показано ниже на рисунке (изображение 1). Эти шаги были повторены для 10 изображений и их координаты сохранены в файле .txt.

Теперь, скажем, у меня есть изображение запроса (изображение 2), как показано ниже, где все вышеупомянутые шаги были применены и координаты были получены.

Для соответствующей цели я хочу адаптироватьэт стратегия сопоставления бумаги, в которой говорится, что " Алгоритм, который, так или иначе, делает то же самое, реализован, чтобы сделать сравнение подобия между двоичными изображениями. Сопоставление является двусторонним процессом. На первом этапе алгоритм сканирует изображение запроса и принимает значение каждого пикселя переднего плана (также можно использовать пиксели фона) и сравнивает его со значением пикселя в изображении базы данных в соответствующем местоположении. Если он находит то же значение в той же позиции в образе базы данных, это будет считаться счетчиком обращений. В противном случае он будет принят за счет промахов, и, наконец, разница попаданий и отсчетов будет разделена на общее количество пикселей переднего плана в изображении запроса. Результат этого деления дает число, которое указывает, насколько сходен образ запроса с образом базы данных (SQD). На втором этапе сканируется изображение базы данных, и ее пиксельные элементы переднего плана сравниваются с изображением запроса, как это делается на первом этапе. Это даст нам результат, который показывает, насколько изображение базы данных похоже на изображение запроса (SDQ). Затем среднее значение SQD и SDQ, показатель среднего сходства (ASM), берется в качестве показателя ранжирования для процесса поиска."

Спасибо