opencv实现多项式图像配准

图像配准是计算机视觉中非常重要的一个问题，多项式配准是其中的一种方法。OpenCV提供了一些函数来实现多项式图像配准，下面是一个简单的例子。

首先，我们需要导入必要的库和读取两幅图像：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('img1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', 0)

接下来，我们使用`cv2.findHomography()`函数来计算变换矩阵，该函数可以通过最小二乘法计算出两幅图像之间的透视变换矩阵。我们可以通过以下方式调用该函数：

M, mask = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst, cv2.RANSAC, 5.0)

其中`pts_src`和`pts_dst`是源图像和目标图像中对应的特征点坐标，`cv2.RANSAC`是估计变换矩阵时使用的方法，`5.0`是RANSAC算法的阈值。

然后，我们可以使用`cv2.warpPerspective()`函数将源图像进行透视变换，从而与目标图像对齐：

height, width = img1.shape
im_out = cv2.warpPerspective(img1, M, (width, height))

最后，我们可以将两幅图像进行拼接：

result = cv2.addWeighted(img2, 0.5, im_out, 0.5, 0)

完整的代码如下：

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('img1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', 0)

# 寻找特征点
orb = cv2.ORB_create()
keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

# 特征点匹配
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(descriptors1, descriptors2)
matches = sorted(matches, key=lambda x:x.distance)

# 取前10个最佳匹配
pts_src = np.float32([keypoints1[m.queryIdx].pt for m in matches[:10]]).reshape(-1, 1, 2)
pts_dst = np.float32([keypoints2[m.trainIdx].pt for m in matches[:10]]).reshape(-1, 1, 2)

# 计算变换矩阵
M, mask = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst, cv2.RANSAC, 5.0)

# 透视变换
height, width = img1.shape
im_out = cv2.warpPerspective(img1, M, (width, height))

# 图像拼接
result = cv2.addWeighted(img2, 0.5, im_out, 0.5, 0)

cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用`ORB`算法寻找两幅图像中的特征点，并使用`BFMatcher`算法进行特征点匹配。然后，我们使用`findHomography`函数计算变换矩阵，最后使用`warpPerspective`函数进行透视变换。最终，我们将两幅图像进行拼接，得到了对齐后的图像。