python3.xとopencv3を用いた画像のスティッチング処理について

Question

#概要
2枚の画像を読み込み、特徴点で対応をとってつなぎ合わせるスティッチング処理のプログラムについて
スティッチングされた一枚の画像の作成はできています。
一枚に合成される前の、ホモグラフィ変換された画像を出力したいのです。
#処理の流れ

1.視差のある画像を2枚読み込む
2.読み込んだ画像の特徴検出(KAZE)
3.検出結果から対応点を探索、画像をホモグラフィ変換
4.変換された画像を合成して一枚の画像として出力

#困っているポイント
上記の3.の段階で、合成する前のホモグラフィ変換された画像を出力したい。

参考させていただいたサイト様
パノラマ画像作ったよ

#コード全文

import cv2
import numpy as np
import numpy.linalg as LA
import os
import winsound
import time


# 画像読み込み
img1_path = "test2.jpg"
img2_path = "test1.jpg"
img1 = cv2.imread(img1_path)
img2 = cv2.imread(img2_path)


# KAZE特徴検出器
detector = cv2.AKAZE_create()
kp1, des1 = detector.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = detector.detectAndCompute(img2, None)
print(len(kp1))
print(len(kp2))


# BFマッチング
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING)
matches = bf.match(des1, des2)


# トレーニングおよびクエリ特徴量のインデックスをリスト化
dist = [m.distance for m in matches]
thres_dist = (sum(dist) / len(dist)) * 0.9
sel_matches = [m for m in matches if m.distance < thres_dist]
point1 = [[kp1[m.queryIdx].pt[0], kp1[m.queryIdx].pt[1]] for m in sel_matches]
point2 = [[kp2[m.trainIdx].pt[0], kp2[m.trainIdx].pt[1]] for m in sel_matches]
point1 = np.array(point1)
point2 = np.array(point2)


# ホモグラフィ変換
H, Hstatus = cv2.findHomography(point1,point2,cv2.RANSAC)

def conv_uv(u, v, H): 
    ud, vd, nm = np.dot(H, np.array([u, v, 1]))
    ud, vd = ud/nm, vd/nm
    return ud, vd

def calc_w(u, v, w, h):
    return min([v, u, h-v, w-u])

def calc_w_h(w, h, H):
 
    lt_u, lt_v = conv_uv(0, 0, H)
    rt_u, rt_v = conv_uv(w, 0, H)
    lb_u, lb_v = conv_uv(0, h, H)
    rb_u, rb_v = conv_uv(w, h, H)

    min_v = min([lt_v, rt_v, 0])
    max_v = max([lb_v, rb_v, h])
    min_u = min([lt_u, rt_u, 0])
    max_u = max([lb_u, rb_u, w])

    is_w = int(round(max_u - min_u))
    is_h = int(round(max_v - min_v))
    return is_w, is_h, -int(min_v)

i1_h, i1_w = img1.shape[0], img1.shape[1]
i2_h, i2_w = img2.shape[0], img2.shape[1]

H = np.array(H)
iH = LA.inv(H)

is_w, is_h, offset = calc_w_h(i2_w, i2_h, iH)

simg = np.zeros((is_h, is_w, 3), np.uint8)


for v1 in range(i1_h):
    for u1 in range(i1_w):
        simg[v1+offset, u1] = img1[v1, u1]

for v1 in range(-offset, is_h-offset):
    for u1 in range(is_w):
        i2_p = 0
        u2, v2 = conv_uv(u1, v1, H)
        
        if (u2 > 0 and u2 < i2_w) and (v2 > 0 and v2 < i2_h):
            u2_, v2_ = float(int(u2)), float(int(v2))
            wu, wv = u2 - u2_, v2 - v2_
            p1 = img2[int(v2_), int(u2_)]
            if int(u2_) > i2_w-2 or int(v2_) > i2_h-2:
              
                i2_p = p1
            else:
          
                p2 = img2[int(v2_), int(u2_)+1]
                p3 = img2[int(v2_)+1, int(u2_)]
                p4 = img2[int(v2_)+1, int(u2_)+1]
                i2_p = (1-wu)*(1-wv)*p1+wu*(1-wv)*p2+(1-wu)*wv*p3+wu*wv*p4
        
            if simg[v1+offset, u1].all():
                w1, w2 = float(calc_w(v1+offset, u1, i1_w, i1_h)), float(calc_w(v2, u2, i2_w, i2_h))
                if (w1 == 0 and w2 == 0) or w1*w2 < 0: 
                    pass
                else:
                    wt1, wt2 = w1/(w1+w2), w2/(w1+w2)
                    p = wt1*simg[v1+offset, u1] + wt2*i2_p 
                    simg[v1+offset, u1] = p
            else:
                simg[v1+offset, u1] = i2_p

#出力
cv2.imwrite("stitch_image.jpg", simg)

       

おそらく、i2_pに変形後の画像が格納されていると考えているのですが、うまく出力までできていない現状です。
コードもほとんど引用で恐縮ですが、よろしくお願いいたします。

Answer 1

以下のサイト様を参考に解決しました。
画像から特徴量を抽出し、透視変換行列を導出して画像を変形する

このプログラムの特徴量検出器をKAZEに変更して、片側のホモグラフィ変換画像を出力することに成功しました。
この質問自体は、明日まで放置します。
もし、他にスマートな方法などあれば、指摘をお願いいたします。
解決済みとして処理します。
皆様ありがとうございました。