自动将图像转换为对象的相同位置答案

【问题标题】：Automatically translate images to have same position for an object自动将图像转换为对象的相同位置
【发布时间】：2020-09-17 19:57:03
【问题描述】：

假设您有各种图像，如下所示。

Python OpenCV 中是否有一个函数可以自动水平平移图像，以使主要对象的位置与参考图像（第一张图像）上的位置大致相同？

用数学的话来说，就是计算：

score[x] = image_correlation(ref_image, image2.translate_horizontally(x))

对于所有可能的x in range(-200,200)（如果图像宽度为 200）

并选择最大化此分数的x。

在从头开始重做之前，OpenCV 中是否已经存在此功能？

（使用图像质量中心？涉及 OpenCV 中已经存在的 image_correlation 函数的其他技术？还是 Scale Invariant Feature Transform 技术？）

例子：

参考图片：

图像2：

--> 自动翻译为 -->

【问题讨论】：

标签： python opencv computer-vision signal-processing sift

【解决方案1】：

我终于很容易解决了：您必须提供背景参考（在我的情况下只有绿色背景）ref.png。

然后背景减法+质心效果很好：

import cv2
import scipy.ndimage as ndi 

backSub = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()  # or backSub = cv.createBackgroundSubtractorKNN()

frame = cv2.imread('ref.png')
backSub.apply(frame)
frame = cv2.imread('1.png')
mask = backSub.apply(frame)
cv2.imwrite('mask.png', mask)
print(ndi.center_of_mass(mask))

结果：(63.6349484521314, 164.158143799214)

然后我们可以比较连续帧的这个质心并进行适当的平移。

【讨论】：