连续法相对定向的代码

连续法相对定向是一种计算机辅助摄影测量技术，用于确定两张或多张航摄图像之间的几何关系，通常是角度和平移。这个过程涉及到像素级匹配、特征提取和模型构建。在Python的开源库如OpenCV或PCL（Point Cloud Library）中，通常使用以下步骤编写代码：

1. **图像读取**：从存储设备加载航摄图像数据。

import cv2
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

2. **特征检测**：利用SIFT、SURF、ORB等算法提取图像的关键点和描述符。

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

3. **匹配**：使用BFMatcher或其他匹配函数寻找两个图像之间匹配的特征点对。

bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

4. **初步筛选**：去除质量较差的匹配。

good_matches = [m for m,n in matches if m.distance < 0.75*n.distance]

5. **RANSAC（随机采样一致性）**：通过迭代优化找到一组最少误差的同构变换（例如刚体变换），这一步可能会涉及仿射、旋转和平移估计。

from skimage.transform import warp

model, inliers = cv2.findEssentialMat(good_matches, camera_matrix1, dist_coeffs1, method=cv2.RANSAC)
homography = cv2.recoverPose(model, good_matches, camera_matrix1, dist_coeffs1)

6. **计算相对姿态**：使用得到的 homography 或者 Essential Matrix 来转换第二幅图到第一幅图的坐标系。

warped_img2 = warp(img2, homography, img1.shape)