刚性配准后再进行抠图

进行刚性配准后，您可以使用配准后的变换矩阵对图像进行变换，从而实现抠图。下面是一个简单的示例：

1. 首先，使用刚性配准算法（如使用OpenCV中的cv2.findHomography()函数）对两个图像进行配准，得到变换矩阵M。

2. 然后，使用cv2.warpPerspective()函数将待抠图的图像进行变换并裁剪，得到抠图后的结果。

下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 进行刚性配准
pts1 = np.array([[50,50],[200,50],[200,200],[50,200]])
pts2 = np.array([[10,100],[200,50],[250,250],[50,250]])
M, _ = cv2.findHomography(pts2, pts1, cv2.RANSAC)

# 抠图
result = cv2.warpPerspective(img2, M, (img1.shape[1],img1.shape[0]))
result_mask = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, result_mask = cv2.threshold(result_mask, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
result = cv2.bitwise_and(result, result, mask=result_mask)

# 显示结果
cv2.imshow('img1', img1)
cv2.imshow('img2', img2)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取了两个图像img1和img2，然后进行刚性配准，得到变换矩阵M。接着，我们使用cv2.warpPerspective()函数将img2进行变换，并使用cv2.bitwise_and()函数将变换后的图像与一个掩模进行按位与运算，从而得到抠图后的结果result。最后，我们将img1、img2和result分别显示出来，以便比较它们的差异。