图像配准 python

图像配准（Image Registration）是指将两个或多个图像（或图像序列）的坐标系进行转换，使它们在相同比例尺度下对齐，以便进行比较、分析和集成。在Python中，可以使用OpenCV和scikit-image库实现图像配准。

1. OpenCV实现图像配准

OpenCV是一个用于计算机视觉的开源库，它提供了多种图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中，可以通过以下步骤实现图像配准：

（1）读取需要配准的图像

import cv2
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

（2）提取图像特征点

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

（3）匹配特征点

matcher = cv2.FlannBasedMatcher()
matches = matcher.knnMatch(des1, des2, k=2)

（4）筛选匹配点

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

（5）计算变换矩阵

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)
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

（6）对图像进行变换

result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img2.shape[1], img2.shape[0]))
result = cv2.addWeighted(result, 0.5, img2, 0.5, 0)

2. scikit-image实现图像配准

scikit-image是一个用于图像处理的Python库，它提供了多种图像处理和计算机视觉算法。在scikit-image中，可以通过以下步骤实现图像配准：

（1）读取需要配准的图像

from skimage import io
img1 = io.imread('image1.jpg')
img2 = io.imread('image2.jpg')

（2）提取图像特征点

from skimage.feature import ORB
orb = ORB(n_keypoints=1000)
kp1 = orb.detect(img1)
kp2 = orb.detect(img2)

（3）计算特征点描述符

from skimage.feature import match_descriptors
des1 = orb.extract(img1, kp1)
des2 = orb.extract(img2, kp2)

（4）匹配特征点

from skimage.feature import match_descriptors
matches = match_descriptors(des1, des2)

（5）计算变换矩阵

from skimage.transform import FundamentalMatrixTransform
model, inliers = ransac((src, dst), FundamentalMatrixTransform, min_samples=8,
residual_threshold=1, max_trials=100)
M = model.params

（6）对图像进行变换

from skimage.transform import warp
result = warp(img1, M, output_shape=(img2.shape[0], img2.shape[1]))
result = np.maximum(result, img2)