本文介绍了如何使用OpenCV中的增强相关系数（ECC）对图像进行对齐，特别是修复Prokudin-Gorskii历史照片的彩色通道对齐问题。通过ECC算法，可以处理图像的对比度和亮度变化，实现图像配准。文章提供C++和Python的代码示例，并讨论了图像对齐的运动模型，包括平移、旋转、仿射和单应性变换。
文末附基于Python和C++两种方式实现的测试代码下载链接
图 1. 左图：来自 Prokudin-Gorskii 收藏的图像。右：相同的图像，通道对齐。
左边的图片是名为Prokudin-Gorskii收藏的历史照片集的一部分。这张照片是一位俄罗斯摄影师在 1900 年代早期使用早期彩色相机拍摄的。由于相机的机械特性，图像的颜色通道未对齐。右边的图像是同一图像的一个版本，其中通道使用 OpenCV 3 中提供的功能对齐。
在这篇文章中，我们将踏上一段有趣而有趣的彩色摄影历史之旅，同时在此过程中学习图像对齐。这篇文章献给彩色摄影的早期先驱，他们使我们能够用彩色捕捉和存储我们的记忆。
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