сравнение двух двоичных изображений в opencv

Я думаю, что обобщенное преобразование Хафа может быть хорошим решением для вас. Вот учебник по этому вопросу.

В качестве альтернативы вы можете попытаться вырезать руку из одного изображения (просто используйте прямоугольник, ограничивающий контур), а затем использовать его в качестве шаблона и искать его во втором изображении, используя метод сопоставления шаблонов - здесь вы можете прочитать больше об этом. Когда вы найдете точку с самым высоким значением корреляции, вам нужно решить, достаточно ли она велика - вам нужно найти порог самостоятельно.

Изображения просто повернуты, переведены и масштабированы? Если это так, вы можете вычислить основные компоненты изображений с помощью PCA, а затем повернуть изображения так, чтобы первый компонент был в определенном направлении (например, всегда вертикально), вы могли бы затем вычислить центроиды изображений и перевести их так, чтобы они всегда были в одинаковое положение (например, в центре изображения), чтобы всегда использовать один и тот же масштаб, вы можете изменить размер изображений так, чтобы сумма расстояний между каждым белым пикселем и центроидом была одинаковой на обоих изображениях. Теперь легко сравнить изображения, например score = np.sum(A==B)