Python：使用“skimage.transform.estimate_transform”获取所有 NaN

Question

我正在尝试使用 skimage.transform.estimate_transform 确定两个图像之间的转换，但我只将 NaN 作为转换参数，因此，转换后的图像的所有 NaN。

这是我的代码：

from skimage import data
from skimage.transform import warp, estimate_transform
from scipy.ndimage.interpolation import zoom

# Get the image to transform
image = zoom(data.camera(),4)[-256:,:]

# Make the source and destination images
dst = np.array([range(i,i+2048) for i in range(256)])
src = np.tile(np.mean(dst, axis=0), (256,1))

# Estimate the transform between the two
tform = estimate_transform('affine', src, dst)

# Transform the input image
out = warp(image, tform)

但正如您所见，输出只是一个二维数组 NaN。任何人都可以解释出了什么问题吗？谢谢！

更新：

我找到了一个名为 imreg_dft 的很棒的包，它完全符合我的要求。

Answer 1

estimate_transform 将两组坐标（不是图像）作为输入，并尝试找到对应的映射。如果您想进行密集或稀疏配准，您要么需要尝试优化，例如，SimilarityTransform，要么提取特征并找到它们之间的转换（例如使用estimate_transform）。