机器视觉 · 函数

图像配准

使用 skimage.feature 进行图像配准。

调用签名(参考图像, 移动图像, 变换类型: 'str' = 'similarity')

图ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

# 案例：机器视觉入口
设 功能 = 机器视觉.图像配准
打印(功能)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

3 个参数

参数类型 / 传入方式说明

参考图像可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

OpenCV、Pillow、NumPy 数组或底层库可识别的图像对象。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '参考图像';检查调用是否漏了这行

移动图像可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

OpenCV、Pillow、NumPy 数组或底层库可识别的图像对象。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '移动图像';检查调用是否漏了这行

变换类型可选 · 默认 'similarity'

str位置参数或字段名=值

要创建或处理的对象类型，例如按钮、标签、表格、输入框。

常见错误：传非字符串会报 TypeError;按字符串类型传值

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

# 案例：机器视觉入口
设 功能 = 机器视觉.图像配准
打印(功能)

# 进阶组合:图像配准 配合 机器视觉 业务流使用
设 图像 = 机器视觉.读取图像("outputs/示例.png")
设 结果 = 机器视觉.图像配准(
    参考图像="示例值",  # 必填
    移动图像="示例值",  # 必填
    变换类型='similarity',  # 可选
)
机器视觉.保存图像("outputs/灰度示例.png", 灰度)
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 2 个必填参数

## 参数 1: 参考图像
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器视觉.图像配准()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器视觉.图像配准(参考图像="示例值")

## 参数 2: 移动图像
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 机器视觉.图像配准()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 机器视觉.图像配准(移动图像="示例值")
打印(结果)