如何使用warp_matrix（来自cv2.findTransformECC）和cv2.transform

Question

我有一个由点[[x1，y1]，[x2，y2]，...，[xn，yn]]数组定义的形状和一个图像（img1），我需要找到（几乎）这个形状在哪里，我的意思是如果在图像上的任意位置绘制这个形状（img2）我发现仿射变换从img1变为img2。我设法做了这个cv2.findTransformECC。我得到了一个warp_matrix。

[IMG1] https://i.imgur.com/097V8YM.png [IMG2] https://i.imgur.com/dNUrgE8.png

代码 ：

def get_gradient(im) :
    # Calculate the x and y gradients using Sobel operator
    grad_x = cv2.Sobel(im,cv2.CV_32F,1,0,ksize=3)
    grad_y = cv2.Sobel(im,cv2.CV_32F,0,1,ksize=3)
    # Combine the two gradients
    grad = cv2.addWeighted(np.absolute(grad_x), 0.5, np.absolute(grad_y), 0.5, 0)
    return grad

img1=cv2.imread('img1.png',0)

points=np.array([[ 834,  429],
       [ 867,  419],
       [ 900,  409],
       [ 934,  400],
       [ 967,  391],
       [1001,  382],
       [1035,  375],
       [1069,  369],
       [1102,  364],
       [1136,  361],
       [1170,  361],
       [1204,  362],
       [1238,  365],
       [1272,  370],
       [1306,  376],
       [1340,  385]])

img2=np.zeros_like(img1)
cv2.polylines(img2,[points],False,255,4)
warp_mode = cv2.MOTION_AFFINE
warp_matrix = np.eye(2, 3, dtype=np.float32)
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 3000,  1e-5)

(cc, warp_matrix) = cv2.findTransformECC (get_gradient(img1), get_gradient(img2),warp_matrix, warp_mode, criteria)
img3 = cv2.warpAffine(img2, warp_matrix, (img1.shape[1],img1.shape[0]), flags=cv2.INTER_LINEAR + cv2.WARP_INVERSE_MAP)

结果：[img3] https://i.imgur.com/zCXJoyJ.png

然后我想直接在我尝试使用cv2.transform的好位置绘制形状，但我工作奇怪，好像旋转角度与坏符号一起使用。

以下代码是我的问题，请参阅img4中的结果：

warp_points=cv2.transform(np.reshape(points,(points.shape[0],1,2)),warp_matrix)

img4=img1.copy()
cv2.polylines(img4,[warp_points],False,100,4) #100 : gray 

[IMG4] https://i.imgur.com/JvUHBVK.png

提前thx，（抱歉任何英语错误，这不是我的母亲）

Answer 1

尝试在转换图像时使用cv2.findTransformECC函数交换图像的顺序，并使用新的扭曲矩阵转换点。在完成opencv文档后，还可以尝试更改与cv2.findTransformECC的“criteria”属性关联的值。我相信这些将有所帮助，因为我过去曾遇到过类似的问题。