OpenCV中轮廓之间的仿射变换

Question

我有从电影中扫描的需要注册的海底图像的历史时间序列。

from pylab import *
import cv2
import urllib

urllib.urlretrieve('http://geoport.whoi.edu/images/frame014.png','frame014.png');
urllib.urlretrieve('http://geoport.whoi.edu/images/frame015.png','frame015.png');

gray1=cv2.imread('frame014.png',0)
gray2=cv2.imread('frame015.png',0)
figure(figsize=(14,6))
subplot(121);imshow(gray1,cmap=cm.gray);
subplot(122);imshow(gray2,cmap=cm.gray);

我想使用每个图像左侧的黑色区域进行注册，因为该区域位于相机内部，应该及时修复。 所以我只需要计算黑色区域之间的仿射变换。

我通过阈值处理并找到最大轮廓来确定这些区域：

def find_biggest_contour(gray,threshold=40):
    # threshold a grayscale image 
    ret,thresh = cv2.threshold(gray,threshold,255,1)
    # find the contours
    contours,h = cv2.findContours(thresh,mode=cv2.RETR_LIST,method=cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    # measure the perimeter
    perim = [cv2.arcLength(cnt,True) for cnt in contours]
    # find contour with largest perimeter
    i=perim.index(max(perim))
    return contours[i]

c1=find_biggest_contour(gray1)
c2=find_biggest_contour(gray2)

x1=c1[:,0,0];y1=c1[:,0,1]
x2=c2[:,0,0];y2=c2[:,0,1]

figure(figsize=(8,8))
imshow(gray1,cmap=cm.gray, alpha=0.5);plot(x1,y1,'b-')
imshow(gray2,cmap=cm.gray, alpha=0.5);plot(x2,y2,'g-')
axis([0,1500,1000,0]);

蓝色是第1帧中最长的轮廓，绿色是第2帧中最长的轮廓。

确定蓝色和绿色轮廓之间的旋转和偏移的最佳方法是什么？

我只想在步骤周围的某些区域使用轮廓的右侧，例如箭头之间的区域。

当然，如果有更好的方式来注册这些图像，我很乐意听到它。 我已经在原始图像上尝试了标准的特征匹配方法，但它不能很好地工作。

Answer 1

按照Shambool建议的方法，这就是我想出来的。 我使用Ramer-Douglas-Peucker算法来简化感兴趣区域的轮廓并确定两个转折点。 我打算使用两个转折点来获得我的三个未知数（xoffset，yoffset和旋转角度），但是第二个转折点有点偏向右边，因为RDP简化了该区域中更平滑的曲线。 因此，我使用了通向第一个转折点的线段的角度。 在image1和image2之间区分这个角度给出了旋转角度。 我仍然不满意这个解决方案。 它对这两个图像效果很好，但我不确定它是否能在整个图像序列上很好地工作。 走着瞧。

将轮廓拟合到黑色边框的已知形状会更好。

# select region of interest from largest contour 
ind1=where((x1>190.) & (y1>200.) & (y1<900.))[0]
ind2=where((x2>190.) & (y2>200.) & (y2<900.))[0]
figure(figsize=(10,10))
imshow(gray1,cmap=cm.gray, alpha=0.5);plot(x1[ind1],y1[ind1],'b-')
imshow(gray2,cmap=cm.gray, alpha=0.5);plot(x2[ind2],y2[ind2],'g-')
axis([0,1500,1000,0])

def angle(x1,y1):
    #  Returns angle of each segment along an (x,y) track
    return array([math.atan2(y,x) for (y,x) in zip(diff(y1),diff(x1))])

def simplify(x,y, tolerance=40, min_angle = 60.*pi/180.): 
    """
    Use the Ramer-Douglas-Peucker algorithm to simplify the path
    http://en.wikipedia.org/wiki/Ramer-Douglas-Peucker_algorithm
    Python implementation: https://github.com/sebleier/RDP/
    """
    from RDP import rdp   
    points=vstack((x,y)).T
    simplified = array(rdp(points.tolist(), tolerance))
    sx, sy = simplified.T

    theta=abs(diff(angle(sx,sy)))
    # Select the index of the points with the greatest theta
    # Large theta is associated with greatest change in direction.
    idx = where(theta>min_angle)[0]+1
    return sx,sy,idx

sx1,sy1,i1 = simplify(x1[ind1],y1[ind1])
sx2,sy2,i2 = simplify(x2[ind2],y2[ind2])
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
ax =fig.add_subplot(111)

ax.plot(x1, y1, 'b-', x2, y2, 'g-',label='original path')
ax.plot(sx1, sy1, 'ko-', sx2, sy2, 'ko-',lw=2, label='simplified path')
ax.plot(sx1[i1], sy1[i1], 'ro', sx2[i2], sy2[i2], 'ro', 
    markersize = 10, label='turning points')
ax.invert_yaxis()
plt.legend(loc='best')

# determine x,y offset between 1st turning points, and 
# angle from difference in slopes of line segments approaching 1st turning point
xoff = sx2[i2[0]] - sx1[i1[0]]
yoff = sy2[i2[0]] - sy1[i1[0]]
iseg1 = [i1[0]-1, i1[0]]
iseg2 = [i2[0]-1, i2[0]]
ang1 = angle(sx1[iseg1], sy1[iseg1])
ang2 = angle(sx2[iseg2], sy2[iseg2])
ang = -(ang2[0] - ang1[0])
print xoff, yoff, ang*180.*pi

-28 14 5.07775871644

# 2x3 affine matrix M
M=array([cos(ang),sin(ang),xoff,-sin(ang),cos(ang),yoff]).reshape(2,3)
print M

[[  9.99959685e-01   8.97932821e-03  -2.80000000e+01]
 [ -8.97932821e-03   9.99959685e-01   1.40000000e+01]]

# warp 2nd image into coordinate frame of 1st
Minv = cv2.invertAffineTransform(M)
gray2b = cv2.warpAffine(gray2,Minv,shape(gray2.T))

figure(figsize=(10,10))
imshow(gray1,cmap=cm.gray, alpha=0.5);plot(x1[ind1],y1[ind1],'b-')
imshow(gray2b,cmap=cm.gray, alpha=0.5);
axis([0,1500,1000,0]);
title('image1 and transformed image2 overlain with 50% transparency');

Answer 2

好问题。

一种方法是将轮廓表示为2d点云，然后进行注册。 Matlab中更简单明了的代码可以给你仿射变换。

包含python和matlab包装器的更复杂的C ++代码（使用VXL lib） 。 或者您可以使用一些修改后的ICP（迭代最近点）算法，该算法对噪声具有鲁棒性并且可以处理仿射变换。

你的轮廓似乎不是很准确，所以它可能是一个问题。

另一种方法是使用某种使用像素值的注册。 Matlab代码 （我认为它使用的是某种最小化器+交叉相关度量）也许可能存在某种用于医学成像的光流注册（或其他类型）。

您还可以将点要素用作SIFT（SURF）。

您也可以在FIJI（ImageJ）中快速尝试此链接 。

1. 打开2张图片
2. 插件 - >特征提取 - >筛选（或其他）
3. 将预期的转变设定为仿射
4. 查看ImageJ日志中的估计变换模型[3,3]单应矩阵。 如果它运行良好，那么你可以使用OpenCV在python中实现它，或者可以在ImageJ中使用Jython。

如果您发布原始图像并描述所有条件（似乎图像在帧之间变化）会更好

Answer 3

您可以使用各自的省略号表示这些轮廓。 这些椭圆以轮廓的质心为中心，并且朝向主密度轴。 您可以比较质心和方向角。

1）填充contours => drawContours，厚度= CV_FILLED

2）寻找时刻=> cvMoments（）

3）并使用它们 。

质心：{x，y} = {M10 / M00，M01 / M00}

方向（theta）：

编辑：我为您的案例定制了遗留（enteredblobdetection.cpp）的示例代码。

            /* Image moments */
            double      M00,X,Y,XX,YY,XY;
            CvMoments   m;
            CvRect      r = ((CvContour*)cnt)->rect;
            CvMat       mat;
            cvMoments( cvGetSubRect(pImgFG,&mat,r), &m, 0 );
            M00 = cvGetSpatialMoment( &m, 0, 0 );
            X = cvGetSpatialMoment( &m, 1, 0 )/M00;
            Y = cvGetSpatialMoment( &m, 0, 1 )/M00;
            XX = (cvGetSpatialMoment( &m, 2, 0 )/M00) - X*X;
            YY = (cvGetSpatialMoment( &m, 0, 2 )/M00) - Y*Y;  
            XY = (cvGetSpatialMoment( &m, 1, 1 )/M00) - X*Y; 

            /* Contour description */
            CvPoint myCentroid(r.x+(float)X,r.y+(float)Y);
            double myTheta =  atan( 2*XY/(XX-YY) );

此外，检查该用OpenCV的2.0的例子。

Answer 4

如果您不想在两个图像之间找到单应性并想要找到仿射变换，则您有三个未知数，旋转角度（R）和x和y（X，Y）中的位移。 因此，需要最少两个点（每个点有两个已知值）来找到未知数。 两个图像或两条线之间应匹配两个点，每个点有两个已知值，即截距和斜率。 如果采用点匹配方法，点之间的距离越远，找到的转换为噪声就越稳健（如果你记得错误传播规则，这很简单）。

在两点匹配方法中：

1. 找到第一图像I1中的两个点（A和B）及其在第二图像I2中的对应点（A'，B'）
2. 找到A和B之间的中间点：C，以及A'和B'之间的中间点：C'
3. 差C和C'（C-C'）给出图像之间的平移（X和Y）
4. 使用CA和C'-A'的点积你可以找到旋转角（R）

为了检测稳健点，我会发现你找到的具有最高绝对值的二阶导数（Hessian）的计数器旁边的点，然后尝试匹配它们。 由于您提到这是一段录像，您可以轻松地假设每两帧之间的转换很小，以拒绝异常值。