Estou tentando unir 2 imagens usando a correspondência de modelos, encontre 3 conjuntos de pontos pelos quais passocv2.getAffineTransform() obter uma matriz de urdidura que eu passo paracv2.warpAffine() para alinhar minhas imagens.

No entanto, quando associo minhas imagens, a maioria das imagens afins não é mostrada. Eu tentei usar técnicas diferentes para selecionar pontos, alterei a ordem ou argumentos etc., mas só consigo exibir uma fina camada da imagem afinada.

Alguém poderia me dizer se minha abordagem é válida e sugerir onde eu posso estar cometendo um erro? Qualquer palpite sobre o que poderia estar causando o problema seria muito apreciada. Desde já, obrigado.

Isto é oresultado final que eu recebo. Aqui estão as imagens originais (1, 2) e o código que eu uso:

EDIT: Aqui estão os resultados da variáveltrans

array([[  1.00768049e+00,  -3.76690353e-17,  -3.13824885e+00],
       [  4.84461775e-03,   1.30769231e+00,   9.61912797e+02]])

E aqui estão os pontos passados paracv2.getAffineTransform: unified_pair1

array([[  671.,  1024.],
       [   15.,   979.],
       [   15.,   962.]], dtype=float32)

unified_pair2

array([[ 669.,   45.],
       [  18.,   13.],
       [  18.,    0.]], dtype=float32)

import cv2
import numpy as np


def showimage(image, name="No name given"):
    cv2.imshow(name, image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    return

image_a = cv2.imread('image_a.png')
image_b = cv2.imread('image_b.png')


def get_roi(image):
    roi = cv2.selectROI(image) # spacebar to confirm selection
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    crop = image_a[int(roi[1]):int(roi[1]+roi[3]), int(roi[0]):int(roi[0]+roi[2])]
    return crop
temp_1 = get_roi(image_a)
temp_2 = get_roi(image_a)
temp_3 = get_roi(image_a)

def find_template(template, search_image_a, search_image_b):
    ccnorm_im_a = cv2.matchTemplate(search_image_a, template, cv2.TM_CCORR_NORMED)
    template_loc_a = np.where(ccnorm_im_a == ccnorm_im_a.max())

    ccnorm_im_b = cv2.matchTemplate(search_image_b, template, cv2.TM_CCORR_NORMED)
    template_loc_b = np.where(ccnorm_im_b == ccnorm_im_b.max())
    return template_loc_a, template_loc_b


coord_a1, coord_b1 = find_template(temp_1, image_a, image_b)
coord_a2, coord_b2 = find_template(temp_2, image_a, image_b)
coord_a3, coord_b3 = find_template(temp_3, image_a, image_b)

def unnest_list(coords_list):
    coords_list = [a[0] for a in coords_list]
    return coords_list

coord_a1 = unnest_list(coord_a1)
coord_b1 = unnest_list(coord_b1)
coord_a2 = unnest_list(coord_a2)
coord_b2 = unnest_list(coord_b2)
coord_a3 = unnest_list(coord_a3)
coord_b3 = unnest_list(coord_b3)

def unify_coords(coords1,coords2,coords3):
    unified = []
    unified.extend([coords1, coords2, coords3])
    return unified

# Create a 2 lists containing 3 pairs of coordinates
unified_pair1 = unify_coords(coord_a1, coord_a2, coord_a3)
unified_pair2 = unify_coords(coord_b1, coord_b2, coord_b3)

# Convert elements of lists to numpy arrays with data type float32
unified_pair1 = np.asarray(unified_pair1, dtype=np.float32)
unified_pair2 = np.asarray(unified_pair2, dtype=np.float32)

# Get result of the affine transformation
trans = cv2.getAffineTransform(unified_pair1, unified_pair2)

# Apply the affine transformation to original image
result = cv2.warpAffine(image_a, trans, (image_a.shape[1] + image_b.shape[1], image_a.shape[0]))
result[0:image_b.shape[0], image_b.shape[1]:] = image_b

showimage(result)
cv2.imwrite('result.png', result)

Fontes: Abordagem baseada nos conselhos recebidosaqui, istotutorial e istoexemplo dos documentos.