OpenCV，Python：如何缝合两个不同大小和透明背景的图像

Question

我一直致力于一个项目，我将一架无人机飞行的图像拼接在草坪割草机模式中。我能够将单个图像中的图像拼接在一起（感谢stackoverflow上的许多答案）但是当我尝试将两个单独的传递拼接在一起时，我的方法产生的变换是荒谬的。这是我试图缝合的两个图像：

以下是我用来估算两者base和curr之间单应性的代码。

base_gray = cv2.cvtColor(base, cv2.COLOR_BGRA2GRAY)
curr_gray = cv2.cvtColor(curr, cv2.COLOR_BGRA2GRAY)

detector = cv2.ORB_create()
base_keys, base_desc = detector.detectAndCompute(base_gray, None)
curr_keys, curr_desc = detector.detectAndCompute(curr_gray, None)

FLANN_INDEX_LSH = 6
flann_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_LSH,
                    table_number = 12,
                    key_size = 20,
                    multi_probe_level = 2)
search_params = dict(checks=100)
matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, search_params)
matches = matcher.match(base_desc, curr_desc)

max_dist = 0.0
min_dist = 100.0

for match in matches:
    dist = match.distance
    min_dist = dist if dist < min_dist else min_dist
    max_dist = dist if dist > max_dist else max_dist

good_matches = [match for match in matches if match.distance <= 10 * min_dist ]

base_matches = []
curr_matches = []
for match in good_matches:
    base_matches.append(base_keys[match.queryIdx].pt)
    curr_matches.append(curr_keys[match.trainIdx].pt)

bm_final = np.asarray(base_matches)
cm_final = np.asarray(curr_matches)

# find perspective transformation using the arrays of corresponding points
transformation, hom_stati = cv2.findHomography(cm_final, bm_final, method=cv2.RANSAC, ransacReprojThreshold=1)

正如我所说，它不起作用。是因为透明背景搞乱了计算？

Answer 1

我认为Flann可能不是你想要在这里匹配的东西。首先，实际上，由于您要转换为灰度，黑点，图像的边缘等可能会包含在您不想要的功能集中。其次，Flann使用方法构建特定的描述符，以便快速搜索图像数据库;它用于CBIR，不用于单应性估计。

相反，只需采用SIFT或SURF或ORB或BRISK的常规方法。请注意，所有这些都允许为其关键点检测步骤添加mask，以便您可以从Alpha通道创建遮罩以忽略关键点。请参阅SIFT and SURF和{{的OpenCV文档3}}更多。