python图像配准完后，如何截除黑影

在图像配准后，可能会出现黑影的情况。这是由于图像的位移和旋转导致的，需要将其截除。以下是一个简单的方法：

1. 找到配准后图像的四个角点的像素坐标。

2. 计算图像四个角点在参考图像中的对应位置。

3. 计算黑影区域的边界。将四个角点在参考图像中的位置连接起来，得到一个外接矩形。黑影区域在外接矩形以外的区域。

4. 将黑影区域截除。可以使用Numpy库的切片功能，将黑影区域的像素值设为0。

以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像和参考图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')
ref = cv2.imread('reference_image.jpg')

# 进行图像配准
# ...

# 获取原始图像四个角点的像素坐标
h, w = img.shape[:2]
pts = np.array([[0, 0], [0, h-1], [w-1, h-1], [w-1, 0]], dtype=np.float32)

# 计算四个角点在参考图像中的位置
pts_trans = cv2.perspectiveTransform(pts.reshape(-1, 1, 2), M).reshape(-1, 2)

# 计算黑影区域的边界
x_min = np.int32(pts_trans[:, 0].min())
y_min = np.int32(pts_trans[:, 1].min())
x_max = np.int32(pts_trans[:, 0].max())
y_max = np.int32(pts_trans[:, 1].max())

# 将黑影区域截除
img_crop = img.copy()
img_crop[:y_min, :] = 0
img_crop[y_max:, :] = 0
img_crop[:, :x_min] = 0
img_crop[:, x_max:] = 0

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Cropped Image', img_crop)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先找到原始图像的四个角点的像素坐标，然后计算这些点在参考图像中的位置。接下来，计算黑影区域的边界，并使用Numpy库的切片功能将其截除。注意，这里我们使用了深拷贝，以避免修改原始图像。最后，我们显示了原始图像和截除后的图像。