Такой вопрос. Есть ли какая-то функция, которая может определить примерно сдвиг и сопоставить изображение с референсом? По сути, это то, как работает цифровая стабилизация. Изображение режется и затем подгоняется одно под другое.
Как я это понимаю, ищется общая точка между двумя изображениями и каждый последующий кадр центрируется по нему.
В целом, есть идея как определить сдвиг, это поиск по кусочку.
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('messi5.jpg',0)
img2 = img.copy()
template = cv.imread('template.jpg',0)
w, h = template.shape[::-1]
# All the 6 methods for comparison in a list
methods = ['cv.TM_CCOEFF', 'cv.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv.TM_CCORR',
'cv.TM_CCORR_NORMED', 'cv.TM_SQDIFF', 'cv.TM_SQDIFF_NORMED']
for meth in methods:
img = img2.copy()
method = eval(meth)
# Apply template Matching
res = cv.matchTemplate(img,template,method)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(res)
# If the method is TM_SQDIFF or TM_SQDIFF_NORMED, take minimum
if method in [cv.TM_SQDIFF, cv.TM_SQDIFF_NORMED]:
top_left = min_loc
else:
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
cv.rectangle(img,top_left, bottom_right, 255, 2)
plt.subplot(121),plt.imshow(res,cmap = 'gray')
plt.title('Matching Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Detected Point'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.suptitle(meth)
plt.show()
Но как сделать так, чтобы эти два изображения максимально сравнялись относительно друг друга, при условии что я знаю где находится кусочек на изображениях 1 и 2?
