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我一直在研究一个脚本,该脚本使用cv2的phaseCorrelate
方法计算两个图像之间的旋转偏移。
我有两个图像,第二个是第一个图像的90度旋转版本。加载图像后,我将它们转换为对数极性,然后再将它们传递给phaseCorrelate
函数。
根据我的阅读,我相信这应该会在两个图像之间产生旋转移位。
下面的代码描述了实现。
#bitwise right binary shift function
def rshift(val, n): return (val % 0x100000000)
base_img = cv2.imread('img1.jpg')
cur_img = cv2.imread('dataa//t_sv_1.jpg')
curr_img = rotateImage(cur_img, 90)
rows,cols,chan = base_img.shape
x, y, c = curr_img.shape
#convert images to valid type
ref32 = np.float32(cv2.cvtColor(base_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY))
curr32 = np.float32(cv2.cvtColor(curr_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY))
value = np.sqrt(((rows/2.0)**2.0)+((cols/2.0)**2.0))
value2 = np.sqrt(((x/2.0)**2.0)+((y/2.0)**2.0))
polar_image = cv2.linearPolar(ref32,(rows/2, cols/2), value, cv2.WARP_FILL_OUTLIERS)
log_img = cv2.linearPolar(curr32,(x/2, y/2), value2, cv2.WARP_FILL_OUTLIERS)
shift = cv2.phaseCorrelate(polar_image, log_img)
sx = shift[0][0]
sy = shift[0][1]
sf = shift[1]
polar_image = polar_image.astype(np.uint8)
log_img = log_img.astype(np.uint8)
cv2.imshow("Polar Image", polar_image)
cv2.imshow('polar', log_img)
#get rotation from shift along y axis
rotation = sy * 180 / (rshift(y, 1));
print(rotation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Output: -0.00717516014538333
最佳答案
一种方法,通常称为傅里叶梅林变换的,并且发布为:
B.Srinivasa Reddy和B.N. Chatterji,“基于FFT的平移,旋转和比例不变图像配准技术”,IEEE Trans。在Image Proc。 5(8):1266-1271,1996
使用FFT和对数极坐标变换来获得一个图像的平移,旋转和缩放以匹配另一个图像。我发现this tutorial非常清楚和有用,我将在此处给出一个摘要:
import cv2
import numpy as np
base_img = cv2.imread('lena512color.tif')
base_img = np.float32(cv2.cvtColor(base_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)) / 255.0
(h, w) = base_img.shape
(cX, cY) = (w // 2, h // 2)
angle = 38
M = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), angle, 1.0)
curr_img = cv2.warpAffine(base_img, M, (w, h))
cv2.imshow("base_img", base_img)
cv2.imshow("curr_img", curr_img)
base_polar = cv2.linearPolar(base_img,(cX, cY), min(cX, cY), 0)
curr_polar = cv2.linearPolar(curr_img,(cX, cY), min(cX, cY), 0)
cv2.imshow("base_polar", base_polar)
cv2.imshow("curr_polar", curr_polar)
(sx, sy), sf = cv2.phaseCorrelate(base_polar, curr_polar)
rotation = -sy / h * 360;
print(rotation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
关于python - 使用相位相关和对数极坐标变换获得旋转位移,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57801071/
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