跨多个具有不同视角的图像进行对象搜索

Question

大家好，

context：我正在处理两个图像。图 1 是鸟瞰图，图 2 是平行视图（略微倾斜）。 Image-1、Image-2 具有与上图所示相同的感兴趣对象

对象是Air Pods, Black Mouse, AC Remote

问题陈述：有没有一种方法可以使用计算机视觉使用 Image-1 网格位置来预测/校准 Image-2 中存在的对象的网格位置。这样我就可以推断出坐标（18,5）（鸟瞰图）中的对象映射到（平行视图）中的坐标（4,3）

以上坐标只是举例，确实符合图中的网格

示例 1：在图 1 中，Airpods 的网格位置在坐标 (5,3) (5,4) (6,3) (6,4) 中，在图 2 中，网格位置由于某种倾向，被翻译成 (5,3) (5,4)

Example-2：在 Image-1 中，Black Mouse 的网格位置在坐标 (8,4) (8,5) (6,3) (6,4) 中，在 Image-2 中，网格位置由于某些倾向，位置被转换为 (6,2) (6,3) (7,2) (7,3)

跨图像预测/映射网格位置的能力将有助于正确检测对象，即使存在相同对象类型的多个实例（如多个 airpods）

感谢您来看问题。乐于回答解决问题所需的任何问题。干杯

我尝试过对象检测来识别感兴趣的对象，例如 Airpods，并尝试使用跨图像的 SIFT 算法计算图像相似度。它可以在第二张图片（平行视图）中识别 airpods，但是当有多个相同的 airpods 时就会出现问题