Python：使用`skimage.transform.estimate_transform`获取所有NaN

Question

我正在尝试使用skimage.transform.estimate_transform确定两个图像之间的转换，但我只是将NaNs作为转换参数，因此，所有NaN都用于转换后的图像。

这是我的代码：

from skimage import data
from skimage.transform import warp, estimate_transform
from scipy.ndimage.interpolation import zoom

# Get the image to transform
image = zoom(data.camera(),4)[-256:,:]

# Make the source and destination images
dst = np.array([range(i,i+2048) for i in range(256)])
src = np.tile(np.mean(dst, axis=0), (256,1))

# Estimate the transform between the two
tform = estimate_transform('affine', src, dst)

# Transform the input image
out = warp(image, tform)

但正如您所看到的，输出只是一个NaN的2D数组。任何人都可以解释出现了什么问题吗？谢谢！

更新：

我发现了一个名为imreg_dft的精彩软件包，它正是我正在寻找的。

Answer 1

estimate_transform将两组坐标（不是图像）作为输入，并尝试查找相应的映射。如果你想进行密集或稀疏注册，你需要尝试优化，比如，一个SimilarityTransform，或者提取特征并找到它们之间的转换（使用estimate_transform，例如。）。