使用python将Quickbird 影像作为参考影像， 用二次多项式实现高景影像的相对配准，对配准的精度进行定量评价，使用一部分特征点参与多项式拟合，计算内符合精度，另一部分不参与拟合，计算外符合精度

好的，这是一个比较复杂的问题，我会尽可能详细地回答你。

首先，我们需要明确一下 QuickBird 影像和高景影像的概念。QuickBird 影像是一种高分辨率卫星遥感影像，而高景影像则是指在地面摄像机上安装高分辨率相机拍摄的影像。在这里，我们可以将 QuickBird 影像作为参考影像，来实现高景影像的相对配准。

相对配准是指将两幅影像在像素级别上对准，使它们在空间位置上尽可能一致。二次多项式配准是一种常用的配准方法，它可以通过拟合二次多项式函数，将待配准影像中的像素坐标映射到参考影像中的像素坐标。在 Python 中，我们可以使用 OpenCV 库来实现这一功能。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取待配准影像和参考影像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 提取特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)

# 匹配特征点
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)

# 提取匹配点的坐标
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)

# 计算二次多项式变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)

# 对待配准影像进行变换
img3 = cv2.warpPerspective(img1, M, (img2.shape[1],img2.shape[0]))

# 计算内符合精度和外符合精度
mean_error = 0
good_new = []
for i,(m,n) in enumerate(matches):
    if m.distance < 0.75*n.distance:
        good_new.append(m)
        x1,y1 = src_pts[i][0]
        x2,y2 = dst_pts[i][0]
        error = np.sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)
        mean_error += error

mean_error /= len(good_new)
print("内符合精度:", mean_error)

dst_pts2 = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good_new ]).reshape(-1,1,2)
mean_error = 0
for i in range(len(dst_pts2)):
    x1,y1 = dst_pts[i][0]
    x2,y2 = dst_pts2[i][0]
    error = np.sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)
    mean_error += error

mean_error /= len(dst_pts2)
print("外符合精度:", mean_error)

在上面的代码中，我们首先使用 SIFT 特征提取算法提取待配准影像和参考影像的特征点，并使用 BFMatcher 算法进行特征点匹配。接着，我们筛选出匹配点，并提取出它们的坐标。然后，我们使用 `cv2.getPerspectiveTransform` 函数计算出二次多项式变换矩阵，再使用 `cv2.warpPerspective` 函数将待配准影像进行变换。最后，我们计算出内符合精度和外符合精度，并输出结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际中还需要根据具体情况进行调整和优化。