两张部分重合的图片，如何矫正畸变

矫正两张部分重合的图片中的畸变，通常需要两步过程：

1. **图像配准（Image Registration）**:
- 首先，你需要确定两张图片之间的相对位置和旋转。这可以使用特征匹配技术（如SIFT、SURF、ORB等）来找出两幅图中的相同点（关键点）。然后，使用像块匹配（Feature Matching）、RANSAC或其他算法来估计相机之间变换（例如旋转变换、仿射变换或刚体变换）。

   import cv2
   sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
   kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
   kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
   matcher = cv2.BFMatcher()
   matches = matcher.knnMatch(des1, des2, k=2)
   good_matches = [m for m, n in matches if m.distance < 0.7 * n.distance]
   M, mask = cv2.findHomography(kp1, kp2, method=cv2.RANSAC, ransacReprojThreshold=3.0)

2. **图像融合（Warping or Stitching）**:
- 使用配准后的变换矩阵`M`，对第二张图片（或者称为“源”图片）应用透视变换，将其映射到第一张图片的空间内，消除畸变。
- 这通常涉及到将第二张图片的每个像素与其在第一张图片中的对应像素进行插值，生成一张新的、无畸变融合后的图像。OpenCV的`warpPerspective()`函数可以完成这一操作。

   rows, cols = img2.shape[:2]
   dst = np.ones((rows, cols, 3), dtype=np.float32)
   dst[..., :src.shape[2]] = cv2.warpPerspective(img2, M, (cols, rows))
   combined_img = cv2.addWeighted(src, 1, dst, 1, 0)

完成后，`combined_img`就是两张图片融合并且畸变纠正后的结果。注意，如果图片有严重的径向畸变，可能还需要额外的相机畸变校正步骤，比如使用`undistort()`函数。