我目前正在用Python注册一些图像，但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，但我在将我读到的任何内容扩展到 2D 图像时遇到了问题。
我已经有两张图像之间匹配的点列表，以及位置处的变形场......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 的图像和控制点 p 是图像中的位置。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。我一辈子都想不通任何关于数学的事情。以前有没有人使用过这个，或者看看这个功能是否可以实现？
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的图像与原始图像进行比较就已经知道它们了吗？