我目前正在使用 Python 注册一些图像，但正在创建自己的工具来执行此操作，因为当前的注册技术不适合我的目标。我想估计变形场的 B 样条曲线，但在将我读到的有关它的任何内容扩展到二维图像时遇到问题。
我已经有了两个图像之间匹配的点列表以及这些位置的变形场...我想使用 b 样条将变形场推广到图像中的每个点。
# Find control points in the image
# p is a vector 2xnumber of control points
p = find_control_points(live_im)
# Find deformation of control points
# d is 1xnumber of control points
d = det_best_match(mask_im, live_im, p)
我有一个 NxN 的图像和图像中位置的控制点 p。我正在考虑使用 scipy.interpolate.BSpline 但你已经需要 t, c, k 来提供给它。所有的例子都是 1d 的，我想我有一个 3d 的例子。我一生都无法弄清楚有关数学的任何事情。有没有人以前用过这个或者可以看看这个功能是否可以实现？
最佳答案
对于 B 样条曲线/曲面，控制点不是曲线/曲面上的点。您确定仅通过将扭曲图像与原始图像进行比较就已经了解它们了吗？
关于python - 图像变形场的 B 样条插值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55341910/