画像登録を行うOpenCVのwarpAffineを使用する

Question

ORB機能を使用してイメージ登録をしようとしています。 warpAffineを使用する際に問題が発生しました。コンパイラは、パラメータ '1'をcv :: Mat *からcv :: InputArrayに変換することはできないと言いました。私はEvgeniyによって与えられた答えを使用する前に結果を持っている

#pragma once 

// Standard C++ I/O library. 
#include <iostream> 
#include <string> 
#include <iomanip> 
#include <vector> 


// OpenCV library. 
#include <cv.h> 
#include <highgui.h> 

// OpenCV feature library. 
#include <opencv2/opencv.hpp> 
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp> 
#include <nonfree/features2d.hpp> 




// main(). 
int main(int argv, char ** argc) 
{ 
    cv::Mat im_ref, im_cmp; 

    std::string str_ref, str_cmp; 

    // Read reference image. 
    //std::cout<<"Input reference image filename: "; 
    //std::cin>>str_ref; 
    std::cout<<"-> Reading images."<<std::endl; 
    str_ref = "F:\\CPPs\\ImageRegistration\\OpenCVTest\\206.png"; 

    im_ref = cv::imread(str_ref); 
    cv::imshow("Reference image", im_ref); 

    // Read testing image. 
    //std::cout<<"Input testing image filename: "; 
    //std::cin>>str_cmp; 
    str_cmp = "F:\\CPPs\\ImageRegistration\\OpenCVTest\\227.png"; 

    im_cmp = cv::imread(str_cmp); 
    cv::imshow("Testing image", im_cmp); 

    std::cout<<"Press any key to continue."<<std::endl; 
    cvWaitKey(0); 



    // Feature detection. 
    std::cout<<"-> Feature detection."<<std::endl; 
    std::vector <cv::KeyPoint> key_ref, key_cmp;   // Vectors for features extracted from reference and testing images. 
    cv::Mat des_ref, des_cmp;        // Descriptors for features of 2 images. 

    cv::ORB orb1;           // An ORB object. 

    orb1(im_ref, cv::Mat(), key_ref, des_ref);    // Feature extraction. 
    orb1(im_cmp, cv::Mat(), key_cmp, des_cmp); 


    // Show keypoints. 
    std::cout<<"-> Show keypoints."<<std::endl; 
    cv::Mat drawkey_ref, drawkey_cmp;        // Output image for keypoint drawing. 
    cv::drawKeypoints(im_ref, key_ref, drawkey_ref);    // Generate image for keypoint drawing. 
    cv::imshow("Keypoints of reference", drawkey_ref); 
    cv::drawKeypoints(im_cmp, key_cmp, drawkey_cmp); 
    cv::imshow("Keypoints of test", drawkey_cmp); 

    cvWaitKey(0); 


    // Matching. 
    std::cout<<"-> Matching."<<std::endl; 
    cv::FlannBasedMatcher matcher1(new cv::flann::LshIndexParams(20,10,2)); 
    std::vector<cv::DMatch> matches1; 
    matcher1.match(des_ref, des_cmp, matches1);   // Match two sets of features. 

    double max_dist = 0; 
    double min_dist = 100; 

    // Find out the minimum and maximum of all distance. 
    for(int i = 0; i < des_ref.rows; i++) 
    { 
     double dist = matches1[i].distance; 
     if(dist < min_dist) min_dist = dist; 
     if(dist > max_dist) max_dist = dist; 
    } 

    cvWaitKey(0); 


    // Eliminate relatively bad points. 
    std::cout<<"-> Bad points elimination"<<std::endl; 
    std::vector<cv::KeyPoint> kgood_ref, kgood_cmp; 
    std::vector<cv::DMatch> goodMatch; 
    for (int i=0; i<matches1.size(); i++) 
    { 
     if(matches1[i].distance < 2*min_dist)  // Keep points that are less than 2 times of the minimum distance. 
     { 
      goodMatch.push_back(matches1[i]); 
      kgood_ref.push_back(key_ref[i]); 
      kgood_cmp.push_back(key_cmp[i]); 
     } // end if 
    } // end for 
    cvWaitKey(0); 


    // Calculate affine transform matrix. 
    std::cout<<"-> Calculating affine transformation."<<std::endl; 
    std::vector<cv::Point2f> frm1_feature, frm2_feature; 
    const int p_size = goodMatch.size(); 
    // * tmpP = new tmpPoint[p_size]; 
    cv::Point2f tmpP; 


    for(int i=0; i<goodMatch.size(); i++) 
    { 
     tmpP.x = kgood_ref[i].pt.x; 
     tmpP.y = kgood_ref[i].pt.y; 
     frm1_feature.push_back(tmpP); 

     tmpP.x = kgood_cmp[i].pt.x; 
     tmpP.y = kgood_cmp[i].pt.y; 
     frm2_feature.push_back(tmpP); 
    } 
    cv::Mat affine_mat = cv::estimateRigidTransform(frm1_feature, frm2_feature, true); 
    cv::Mat im_transformed; 

    // Output results. 
    cv::warpAffine(&im_cmp, &im_transformed, affine_mat, CV_INTER_LINEAR|CV_WARP_FILL_OUTLIERS); // error comes from here. 
    cv::imshow("Transformed image", im_transformed); 

    cvWaitKey(0); 

    return 0; 
} 

： はここに私のコードです。 は、私が使用していた変換変換結果は、私が何をしたいのか

非常に奇妙である

//cv::warpAffine(im_cmp, im_transformed, affine_mat, cv::Size(im_cmp.cols, im_cmp.rows)); 

で最終的に基準画像と、この変換された画像の両方の合成画像を得ることです。これは実際に私の最初の一歩です。これは、warpAffine（）の変換パラメータを使用する際の問題ですか？

は最後に、私はあなたがポインタを与えているが、wrapAffineは、CVへの参照を受け入れる

Answer 1

（2枚の画像が違い位置で撮影され、それらが最終的に整列されている）、ここでの例のような結果を取得したい::マット。 あなたは、このようにコードを変更することができます：あなたが質問に更新を行った後

cv::warpAffine(im_cmp, im_transformed, affine_mat, cv::Size(), CV_INTER_LINEAR|CV_WARP_FILL_OUTLIERS); 

単に「&」