Question

我越来越多地使用skimage坐标系来迷惑自己。因此，当我使用skimage加载图像时，图像会加载形状（行，列），其中行从图像的顶部到底部运行，列从左到右运行。

现在，我正在尝试估计一组图像关键点之间的投影转换，如果我理解正确，则必须以更传统的（x，y）格式提供点，其中x是列，y是行。如果是这样，我需要置换积分。但是，我有时会使用这两种惯例获得合理的，有时相当垃圾的结果，并想知道使用哪一种。

最终，应该使用ransac返回的转换将使用skimage.transform.warp函数来扭曲图像。

[更新]：使用一些代码。

这是用法，我很困惑：

from skimage.transform import ProjectiveTransform
from skimage.measure import ransac
from skimage.feature import plot_matches
from skimage.feature import match_descriptors

# target, source are 2-d images.
# Compute SIFT is done outside skimage but returns c, r indexes.
k_1, d_1 = compute_sift(target)  # c, r indexing
k_2, d_2 = compute_sift(source)

# Match SIFT features and descriptors
matches = match_descriptors(d_1, d_2)

# This is all still c, r indexing
fp = k_1[[[0], [1]], matches[:, 0]] # This is shape (2, n)
tp = k_2[[[0], [1]], matches[:, 1]] # This is shape (2, n)

model_estimate, inliers = ransac((tp.T, fp.T), ProjectiveTransform,
                           min_samples=4, residual_threshold=10,
                           max_trials=100)

因此，RANSAC的输入采用（c，r）形式。因为，这是在内部使用变换对象，我猜这是正确的。目前，我得到了（c，r）和（r，c）两者的混合结果，所以我想消除这里的不确定性并验证我做的是正确的事。

如果我还可以澄清一件事。 skimage使用命名法（src，dst），如果我对任何变换对象使用estimate（）方法，返回的变换T是否具有关系是真的

T * src_coords = dst_coords

我正在使用版本0.10.1的skimage。

skimage坐标系：关于行，列排序的混淆

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