python图像对齐操作

图像对齐是指将两张或多张图像重叠在一起，使它们的特征点对齐，以便在后续的处理中能够更好地进行比较和分析。在 Python 中，可以使用 OpenCV 库来进行图像对齐操作。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取两张图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 初始化特征点检测器
detector = cv2.AKAZE_create()

# 检测特征点并计算描述符
kp1, des1 = detector.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = detector.detectAndCompute(gray2, None)

# 初始化特征点匹配器
matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE_HAMMING)

# 匹配特征点
matches = matcher.match(des1, des2)

# 选取最佳匹配点并进行图像对齐
src_pts = [kp1[match.queryIdx].pt for match in matches]
dst_pts = [kp2[match.trainIdx].pt for match in matches]
M, mask = cv2.findHomography(np.float32(src_pts), np.float32(dst_pts), cv2.RANSAC)
result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1], img1.shape[0]))

# 显示对齐后的图像
cv2.imshow('Aligned Image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用 AKAZE 特征点检测器和暴力哈希匹配器来检测和匹配两张图像的特征点，并使用 RANSAC 算法计算最佳匹配点的变换矩阵，最终对图像进行对齐操作。