用python实现图像配准rmse

以下是一个使用Python实现图像配准rmse的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取两张图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

# 获取图像尺寸
rows, cols = img1.shape

# 设置配准算法参数
orb = cv2.ORB_create()
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
good_matches = matches[:int(len(matches) * 0.15)]
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)

# 进行配准
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 使用配准矩阵对图像进行变换
img1_aligned = cv2.warpPerspective(img1, M, (cols, rows))

# 计算RMSE值
rmse = np.sqrt(np.mean((img1_aligned - img2) ** 2))

print("RMSE:", rmse)

这段代码使用ORB算法进行特征点匹配，使用RANSAC算法进行配准，然后计算配准后的图像和原始图像的RMSE值。需要注意的是，这段代码中的图片路径需要根据实际情况进行修改。