cv2.findTransformECC用法

cv2.findTransformECC() 是 OpenCV 中的一个函数，用于在两幅图像之间执行 ECC（Enhanced Correlation Coefficient）算法，从而计算出相似变换矩阵。通常情况下，ECC 算法用于图像对齐、图像配准等任务。

该函数有以下语法：

retval, M = cv2.findTransformECC(templateImage, inputImage, warpMatrix, motionType, criteria, inputMask, gaussFiltSize)

其中各参数的含义如下：

- `templateImage`：模板图像，即要对齐的参考图像，类型为 ndarray。
- `inputImage`：输入图像，即要进行对齐的目标图像，类型为 ndarray。
- `warpMatrix`：初始化的变换矩阵，类型为 ndarray。
- `motionType`：运动类型，指定变换类型，如平移、旋转等，取值为 cv2.MOTION_TRANSLATION（平移变换）、cv2.MOTION_EUCLIDEAN（欧几里得变换）、cv2.MOTION_AFFINE（仿射变换）和 cv2.MOTION_HOMOGRAPHY（单应性变换）。
- `criteria`：收敛标准，指定迭代的最大次数和误差精度，类型为 tuple。
- `inputMask`：掩膜图像，类型为 ndarray。
- `gaussFiltSize`：高斯滤波器的大小，用于执行 ECC 算法时平滑图像，类型为 int。

该函数的返回值包括一个 retval 和一个变换矩阵 M。其中，retval 表示 ECC 算法的收敛误差（越小表示对齐效果越好），M 表示计算出的相似变换矩阵。

以下是一个简单的使用示例：

import cv2

# 读取参考图像和目标图像
template = cv2.imread("template.jpg")
input = cv2.imread("input.jpg")

# 初始化变换矩阵
warp_matrix = np.eye(2, 3, dtype=np.float32)

# 运行 ECC 算法
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 5000, 1e-10)
retval, warp_matrix = cv2.findTransformECC(template, input, warp_matrix, cv2.MOTION_TRANSLATION, criteria)

# 对目标图像进行变换
output = cv2.warpAffine(input, warp_matrix, (input.shape[1], input.shape[0]), flags=cv2.INTER_LINEAR + cv2.WARP_INVERSE_MAP)

# 显示结果
cv2.imshow("Input", input)
cv2.imshow("Template", template)
cv2.imshow("Output", output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例中，我们首先读取了参考图像和目标图像，然后初始化了变换矩阵，并使用 cv2.findTransformECC() 函数计算出相似变换矩阵，最后使用 cv2.warpAffine() 函数对目标图像进行变换并显示结果。需要注意的是，该示例中使用的是平移变换（cv2.MOTION_TRANSLATION），如果要对目标图像进行其他类型的变换，需要改变 motionType 参数的取值。