我试图确定两个图像之间的转换（旋转+平移+缩放），以使其移动。
图像是用两种不同的方式拍摄的，这些方式会产生非常不同的纹理。所以我不能使用基于维持光流的技术。我认为最好将图像阈值化以提取几何形状（请参见下面的示例）。但是然后我很难看到我能做些什么...也许可以提取垂直线和中心圆来帮助我提取变换。
我在python中工作，我研究了Opencv可以提供的功能，但目前收效甚微。
-编辑后-
我使用Hough变换检测到了圆和直线（请参见下图）。确实，这将有助于正确注册。但是，我可以在Python上使用哪些工具注册这些元素？我经常使用光流守恒，但是在这种情况下，它相当复杂...
python参考方案
找到至少4个非共线的对应点：
磁盘中心
在最接近磁盘中心的边线上找到点（将计算至少2个相应点）。它在垂直于通过磁盘中心的边线的线上（使用this method）。
查找穿过磁盘中心的边线的平行线（this可能会有所帮助），并计算该线与磁盘区域的交点（this可能会有所帮助）
然后，您可以使用findHomography计算同构矩阵，即两个图像之间的转换。
示例代码类似于以下代码：
# Read the first image.
im_fst = cv2.imread('img1.jpg')
# Four points in the first image (more is better)
pts_fst = np.array([[141, 131], [480, 159], [493, 630],[64, 601]])
# Read the second image.
im_scd = cv2.imread('img2.jpg')
# Four points in the second image
pts_scd = np.array([[318, 256],[534, 372],[316, 670],[73, 473]])
# Calculate Homography
h, status = cv2.findHomography(pts_fst, pts_scd)
# Warp source image to destination based on homography
im_out = cv2.warpPerspective(im_fst, h, (im_scd.shape[1],im_scd.shape[0]))
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