如何进行亲和/投影不同图像的图像配准答案

【问题标题】：how to do image registration of affinically/projective different images如何进行亲和/投影不同图像的图像配准
【发布时间】：2016-11-16 22:24:27
【问题描述】：

我有 2 张图片。

图片 1 - 只是一张图片。图像 2 - 图像 1 的（近似）仿射变换。

对这 2 个图像进行仿射图像配准的最佳方法是什么，这意味着找到它们之间的仿射变换矩阵？

对这两个图像进行投影图像配准的最佳方法是什么，这意味着找到它们之间的投影变换矩阵？

如果重要的话，这些图像都是航拍照片，以 50 到 2000 毫秒的间隔拍摄。

如果你推荐一些现成的代码，我的优先级是：

【问题讨论】：

我怀疑如果您提供示例图片，您更有可能得到答案...
关键点匹配是一个好的开始（通用图像图像配准）。尝试筛选和类似的。从关键点对应中找到仿射单应性通常使用 RANSAC 方法完成。根据图像材料，其他方法可能更快和/或更好，但关键点匹配通常适用于大多数类型的图像数据。

【解决方案1】：

可以借助OPENCV(python)获取矩阵

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

M是它们之间的变换矩阵。

【讨论】：