opencv-python图像配准(匹配和叠加)的实现

1. 简介

图像配准是指将多幅图像进行对齐，使得它们能够完美地叠加在一起，这在计算机视觉和图像处理领域中应用非常广泛。图像配准的一个重要应用场景是在医学图像中，可以将不同时间或者不同仪器拍摄的图像对齐，以便于进行疾病的检测和诊断。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV-Python实现图像配准。

2. 图像配准的分类

2.1 基于区域的配准

基于区域的图像配准是指选取图像中的一些区域作为特征点，然后通过这些特征点来计算图像之间的关系，从而实现图像的配准。常用的基于区域的配准算法包括SIFT、SURF和ORB等。

# 基于SIFT算法的图像配准

import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', 0)
# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 获取特征点和描述符
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)
# 获取匹配点的坐标
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)
# 计算单应性矩阵
H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
# 将img1映射到img2中
result = cv2.warpPerspective(img1, H, (img2.shape[1], img2.shape[0]))
# 叠加图像
result = cv2.addWeighted(result, 0.6, img2, 0.4, 0)
# 显示图像
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先使用SIFT算法获取图像的特征点和描述符，然后使用暴力匹配算法获取匹配点，接着使用RANSAC算法筛选匹配点，最后通过调用findHomography函数获取单应性矩阵，将img1匹配到img2中，并且使用addWeighted函数将两张图像叠加起来。

2.2 基于特征的配准

基于特征的图像配准是指选取一些特殊的特征点（如角点、边沿点），然后计算这些点之间的相互关系，从而实现图像的配准。常用的基于特征的配准算法包括Harris角点检测和改进的FAST角点检测。

3. 图像匹配与叠加

在上述两种配准算法中，我们都使用了单应性矩阵将一张图像映射到另外一张图像中。接下来，我们将介绍如何使用OpenCV-Python实现图像匹配和叠加。

# 读取图像

img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
# 将图像转为灰度图
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 匹配特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
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)
# 获取匹配点的坐标
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)
# 计算单应性矩阵
H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
# 将img1映射到img2中
result = cv2.warpPerspective(img1, H, (img2.shape[1], img2.shape[0]))
# 叠加图像
result = cv2.addWeighted(result, 0.6, img2, 0.4, 0)
# 显示图像
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们首先读取待配准的两张图像，然后将它们转为灰度图，并提取特征点。接着使用暴力匹配算法获取匹配点，然后使用RANSAC算法筛选匹配点，最后通过调用findHomography函数获取单应性矩阵。将img1映射到img2中，使用addWeighted函数将两张图像叠加起来。

4. 总结

在本文中，我们介绍了图像配准的两种常用算法：基于区域的配准和基于特征的配准。同时，我们也讲解了如何使用OpenCV-Python实现图像匹配和叠加，让读者能够在实际应用中更好地掌握图像配准的核心技术。