如何使用OpenCV估计AffinePartial2D

Question

我需要对齐两个（实际上是数百个）图像，但我不知道如何在 Python 中使用 OpenCV（我以前从未听说过）来做到这一点。看起来我应该首先估计要应用的变换，如下所示，然后将其应用到其中一张图像（冲洗并重复数百次）。然而，即使是最简单的

import cv2

img1 = cv2.imread("img1.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
img2 = cv2.imread("img2.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)

cv2.estimateAffinePartial2D(img1, img2)

失败

cv2.error: OpenCV(4.9.0) /io/opencv/modules/calib3d/src/ptsetreg.cpp:1108: error: (-215:Assertion failed) count >= 0 && to.checkVector(2) == count in function 'estimateAffinePartial2D'

堆栈溢出和 OpenCV 论坛对这个问题有一些疑问，但没有解决方案，除了 OpenCV suggestAffine3D 失败并出现神秘错误消息（比错误消息本身更神秘）中提到的问题之外。

如何在 Python 中进行估算？

Answer 1

尝试这样的事情：

# read input images
img1 = cv2.imread("img1.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
img2 = cv2.imread("img2.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT\_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

M = cv2.estimateAffinePartial2D(kp1, kp2, des1, des2)