写放射映射算法

放射映射(Rigid Body Transformation)算法是一种常用的图像处理算法，可以将一张图像从一个坐标系转换到另一个坐标系。下面是放射映射算法的实现步骤：

1. 选择匹配点对：在原图像和目标图像中选择一些匹配点对，这些点对应在两幅图像中的位置是已知的。

2. 计算变换矩阵：根据选择的匹配点对，可以计算出放射变换矩阵。这个矩阵是一个2x3的矩阵，其中包含了旋转、平移和缩放的信息。

3. 应用变换矩阵：将原图像中的每个像素点根据变换矩阵进行映射，得到目标图像中对应的像素点。

4. 插值：由于映射后的像素点坐标可能是浮点数，因此需要进行插值计算，得到目标图像中每个像素点的精确值。

下面是一个简单的放射映射算法的实现代码：

import numpy as np
from PIL import Image

def rigid_body_transform(src_image, dst_image, match_points):
    # 转换为灰度图像
    src_image = src_image.convert('L')
    dst_image = dst_image.convert('L')

    # 转换为numpy数组
    src_data = np.array(src_image)
    dst_data = np.array(dst_image)

    # 计算变换矩阵
    src_points = np.float32([match_points[i][0] for i in range(len(match_points))])
    dst_points = np.float32([match_points[i][1] for i in range(len(match_points))])
    M = cv2.getAffineTransform(src_points, dst_points)

    # 应用变换矩阵
    rows, cols = dst_data.shape
    dst_transformed = cv2.warpAffine(src_data, M, (cols, rows))

    # 转换为PIL图像
    dst_image_transformed = Image.fromarray(dst_transformed)

    return dst_image_transformed

其中，match_points是一个列表，包含了原图像和目标图像中的匹配点对，每个匹配点对都是一个元组，包含了原图像中的点和目标图像中对应的点的坐标。