两张影像二次多项式配准python

要进行两张影像的二次多项式配准，可以使用Python的OpenCV库。以下是一个基本的配准代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取待配准的两张影像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

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

# 提取特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)

# 特征点匹配
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 筛选匹配点
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good.append(m)

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

# 二次多项式配准
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC)
matchesMask = mask.ravel().tolist()

# 将影像进行配准
h, w = gray1.shape
aligned = cv2.warpPerspective(img1, M, (w, h))

# 显示配准结果
cv2.imshow('Aligned Image', aligned)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码示例中，我们使用了SIFT算法来提取两张影像的特征点，并使用BFMatcher算法进行特征点的匹配。然后，我们筛选出了一些好的匹配点，并使用findHomography函数对这些点进行了二次多项式配准。最后，我们使用warpPerspective函数将待配准的影像进行了配准。