Opencv变换图像

我是新打开Cv，我想转换两个图像src和dst图像。我使用

cv:：EstimaterialGidTransform（）

计算转换矩阵，然后使用

cv:：warpAffine（）

从dst转换到src。当我比较新变换图像和src图像时，它几乎是相同的（变换），但是当我得到新变换图像和src图像的abs差异时，有很多差异。我应该怎么做，因为我的dst图像也有一些旋转和平移因子。这是我的密码

cv::Mat transformMat = cv::estimateRigidTransform(src, dst, true);
cv::Mat output;
cv::Size dsize = leftImageMat.size();    //This specifies the output image size--change needed
cv::warpAffine(src, output, transformMat, dsize);

Src图像

目的地图像

输出图像

绝对差分图像

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谢谢你对这个过程有一些误解

方法cv:：EstimaterialGidTransform将两组对应点作为输入。然后求解方程组，求出变换矩阵。转换的输出将src点与dst点匹配（如果不可能精确匹配，则精确匹配或接近匹配-例如浮点坐标）

如果在两幅图像上应用变换，OpenCV首先使用一些内部方法查找匹配的点对（请参见）

然后根据给定的变换矩阵将src图像变换为dst。但任何（几乎任何）转型都是亏损操作。算法必须估计一些数据，因为它们不可用。此过程称为插值，使用已知信息计算未知值。有关图像缩放的一些信息，请访问。同样的规则也适用于其他变换-旋转、倾斜、透视。。。显然这不适用于翻译

鉴于您的测试图像，我猜OpenCV以灯罩作为参考。从差异中可以明显看出，灯罩改造得最好。默认情况下，OpenCV使用线性插值进行扭曲，这是最快的方法。但您可以设置更多的高级方法以获得更好的结果-再次咨询

结论:

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你得到的结果很好，如果你记住，这是自动化过程的结果。如果你想要更好的结果，你必须找到另一种方法来选择相应的点。或者使用更好的插值方法。无论哪种方式，转换后，差异都不会为0。实际上不可能做到这一点，因为位图是离散的像素网格，所以总会有一些间隙，需要进行估计

首先，你到底想要实现什么？当然，在进行一般变换时，abs差异将为非零。即使是1度的旋转变化也会因为像素插值而引起很大的变化。您好，jnovacho，我想用opencvI校正图像，但仍然没有看到问题。我觉得你的代码很好。你能提供一些截图吗？源图像和目标图像以及输出图像。另外，还有一个问题，我如何在应用扭曲仿射之前设置旋转中心？你好，jnovacho，你能告诉我如何在应用扭曲仿射之前设置旋转中心吗，实际上，它是从左上角旋转的，而在立体图像中，大部分时间是从中心旋转的。谢谢，有个陷阱。所有变换都与原点[0,0]有关。这里的诀窍是将所需的中心平移到原点，进行旋转并向后平移。这里有一些关于矩阵变换的信息，但我认为这在OpenCV中不起作用，因为在负坐标中会丢失数据。而且我觉得你真的不需要这个。函数在内部处理此问题，它转换图像以使对应点匹配。您好，您能告诉我在“cv:：EstimaterialGidTransform（）”函数的后端实现了什么技术吗？对不起，我不知道（但您可以深入源代码并找到答案。）我猜他们正在使用cv:：GoodFeatures跟踪两幅图像，然后运行一些计算以获得转换矩阵。