【发布时间】：2018-03-15 09:03:45
【问题描述】：
我正在研究一个应用程序，其中我有来自使用 X 射线获取的单个对象（智能手机）的两个图像。这两个图像是在不同的时刻获得的。因此，这两个图像的强度内容是不同的，我希望能够融合这两个图像以提取有关手机的一些信息。
在两张图片之间，设置略有改变，因此手机在两张图片中的像素值不同。为了能够正确比较这两个图像，我需要平移和旋转手机的图像，使它们尽可能重叠。
为此，我使用 python 并打开 cv (cv2)。我正在考虑使用阈值，然后找到两个阈值图像的坐标，并使用坐标将黄色图像映射到红色图像（或相反）上。附图显示了我到目前为止所获得的。
伪代码如下：
ret1, thresh1 = cv2.threshold(img1.astype(np.uint8),200,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret2, thresh2 = cv2.threshold(template.astype(np.uint8),200,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
plt.figure(1)
plt.subplot(121)
plt.imshow(thresh1)
plt.subplot(122)
plt.imshow(thresh2)
plt.show()
其中 img1 是使用第一个过滤器获取的图像，模板是使用第二个过滤器获取的图像。可以看到手机在黄色和绿色图像中分别位于不同的位置。
我的问题是如何执行下一步。我怎样才能找到这个阈值图像的坐标，然后叠加两部手机的图像？这是正确的策略还是有更好的解决方案？
我一直在看this link 的模板匹配，但目前我没有成功。
【问题讨论】：
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请同时发布原始图片
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嘿，出于保密原因，我不能显示这些图像，所以我显示 X 射线图像并相应地编辑文本。目的是一样的，设法对齐两个图像。
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对如何解决这个问题有任何帮助吗？
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谷歌“图像注册”
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嘿，它按照这个例子工作：learnopencv.com/tag/image-registration