RANSAC筛选和仿射变换实现图像间的坐标对齐c++

RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种常用的模型估计算法，可以用于筛选出在数据集中符合某个模型的数据点，并用这些数据点去估计模型参数。在图像处理中，RANSAC算法可以用于筛选出在两幅图像中匹配的特征点，并用这些特征点去估计图像之间的仿射变换矩阵，从而实现图像间的坐标对齐。

以下是实现图像间坐标对齐的C++代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读入两张待对齐的图像
    Mat image1 = imread("image1.jpg");
    Mat image2 = imread("image2.jpg");

    // 提取图像特征点
    Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create();
    vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
    detector->detect(image1, keypoints1);
    detector->detect(image2, keypoints2);

    // 计算特征点的描述子
    Ptr<DescriptorExtractor> extractor = ORB::create();
    Mat descriptors1, descriptors2;
    extractor->compute(image1, keypoints1, descriptors1);
    extractor->compute(image2, keypoints2, descriptors2);

    // 匹配特征点
    Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
    vector<DMatch> matches;
    matcher->match(descriptors1, descriptors2, matches);

    // 筛选匹配点
    vector<Point2f> points1, points2;
    for (int i = 0; i < matches.size(); i++)
    {
        points1.push_back(keypoints1[matches[i].queryIdx].pt);
        points2.push_back(keypoints2[matches[i].trainIdx].pt);
    }

    // 估计仿射变换矩阵
    Mat H = Mat::zeros(2, 3, CV_64F);
    double ransacReprojThreshold = 3;
    H = estimateAffinePartial2D(points1, points2, noArray(), RANSAC, ransacReprojThreshold);

    // 对图像2进行仿射变换
    Mat result;
    warpAffine(image2, result, H, image1.size());

    // 显示图像对齐结果
    namedWindow("Image1", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Image2", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Aligned Image2", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Image1", image1);
    imshow("Image2", image2);
    imshow("Aligned Image2", result);
    waitKey();

    return 0;
}

以上代码中，首先读入两张待对齐的图像，并使用ORB算法提取图像的特征点，并计算特征点的描述子。然后，使用BruteForce-Hamming算法进行特征点匹配，并筛选出匹配点。接着，使用RANSAC算法估计仿射变换矩阵，并将其应用到图像2上进行仿射变换，从而实现图像间的坐标对齐。最后，将三张图像显示在窗口中，以便观察对齐结果。

需要注意的是，上述代码中的特征点提取、描述子计算、特征点匹配和仿射变换矩阵估计都可以使用OpenCV库中的函数来实现，更加方便和高效。