图像配准并融合的代码python

以下是一个简单的图像配准并融合的代码Python实现：

import cv2

# 加载两张需要融合的图像
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)

# 使用SIFT算法检测关键点和计算描述符
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)

# 使用FLANN匹配器进行特征点匹配
flann = cv2.FlannBasedMatcher({'algorithm': 0, 'trees': 5}, {'checks': 50})
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.7 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 获取匹配点的坐标
src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches ]).reshape(-1,1,2)
dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches ]).reshape(-1,1,2)

# 估计变换矩阵并进行图像配准
M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img2.shape[1], img2.shape[0]))

# 将两幅图像进行融合
alpha = 0.5
beta = 0.5
gamma = 0
blended = cv2.addWeighted(result, alpha, img2, beta, gamma)

# 显示融合后的图像
cv2.imshow('Blended Image', blended)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个实现中，我们首先加载了两张需要融合的图像，并将它们转换为灰度图像。然后我们使用SIFT算法检测关键点和计算描述符，并使用FLANN匹配器进行特征点匹配。我们筛选出了一些好的匹配点，并获取了它们的坐标。接着，我们使用`cv2.findHomography()`函数估计变换矩阵，并使用`cv2.warpPerspective()`函数进行图像配准。最后，我们将配准后的图像和原始的图像进行融合，得到了一张最终的融合图像。