如何分析两张图片的对应关系？

一. 情景引入

当我们要分析两张图片的关系，或者两张图片中特定区域的对应关系时，可用该方法。
可视化效果图如下：

二. 原理介绍与代码实现

原理：把两张图的像素映射到范围为[0,1]的区间，以第一张图的像素值为x坐标，另一张图的像素值为y坐标，从而组成平面中的点，将这些点显示在幕布中就是上面的效果。由于图片一般有三个通道(BGR)，所以用三种不同颜色的点表示，三种颜色的点表示每个通道的关系。
我们分析下面两张图的关系：

import math
import cv2
import numpy as npdef draw_axis(image):white_color = (255, 255, 255)w, h = image.shape[1], image.shape[0]cv2.line(image, (0, 0), (0, h), white_color, thickness=3)cv2.line(image, (0, h), (w, h), white_color, thickness=3)axis_height = 8xs = (np.linspace(0, 1, 11) * (w - 1)).astype(np.int32)for x in xs:cv2.line(image, (x, h-1), (x, h-1-axis_height), white_color, thickness=3)ys = (np.linspace(0, 1, 11) * (h - 1)).astype(np.int32)for y in ys:cv2.line(image, (0, y), (axis_height, y), white_color, thickness=3)return imagedef draw_coord(image, x, y, show_cn=None):if show_cn is None:show_cn = [0, 1, 2]elif not isinstance(show_cn,(tuple,list)):show_cn = [show_cn]if x.ndim == 3:x = np.reshape(x, (-1, x.shape[-1]))if y.ndim == 3:y = np.reshape(y, (-1, y.shape[-1]))bgr_colors = [(1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)]min_color = 80max_color = 255w, h = image.shape[1], image.shape[0]image = draw_axis(image)for cn in show_cn:points = {}for px, py in zip(x[:, cn], y[:, cn]):point = (int(round(px * (w-1))), int(round((1 - py) * (h-1))))points.setdefault(point, 0)points[point] += 1point_nums = [num for num in points.values()]min_point_nums = np.min(point_nums)max_point_nums = np.max(point_nums)for point, num in points.items():color = min_color + (max_color - min_color) * (num - min_point_nums) / (max_point_nums - min_point_nums)color = np.array(bgr_colors)[cn] * colorcolor = np.clip(color, 0, 255)cv2.circle(image, point, 1, color.tolist(), -1)cv2.imwrite("analysis_result.jpg", image)if __name__ == "__main__":img1 = cv2.imread("img1.png")img1 = cv2.resize(img1, (512, 512))img2 = cv2.imread("img2.png")img2 = cv2.resize(img2, (512,512))x = img1.astype(np.float32) / 255y = img2.astype(np.float32) / 255coord_img = np.zeros_like(img1)draw_coord(coord_img, x, y)

运行上面的代码后，就会生成上面的分析结果图片。

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