アファイン変換後の画像が小さくなる

Question

前提・実現したいこと

同一レイアウトのひな形に対して、読込画像にアファイン変換を行っています。
変換後の画像が縮小され、左上に寄ってしまいます。

Pythonのソースを元に作成しましたが、Numpy関連の部分が完全に再現できていないと思われます。

何か解決策をご教授いただければ幸いです。

発生している問題

１．読込(3307×2338)　※ひな形は(2480×1753)

２．結果(3307×2338)

３．結果から必要な部分を手動で切り出した画像(1819×1310)

該当のソースコード

//MatHinagata ひな形の画像＝画像A
using (Mat MatHinagata = ReadToMat(styleClass.FileFullPath))
{
    Mat MatKekka = new Mat();
    KeyPoint[] key_point1;        //比較元画像の特徴点
    KeyPoint[] key_point2;        //比較先画像の特徴点
    Mat descriptor1 = new Mat();  //比較元画像の特徴量
    Mat descriptor2 = new Mat();  //比較先画像の特徴量
    DescriptorMatcher matcher; //マッチング方法
    DMatch[][] matches; //特徴量ベクトル同士のマッチング結果を格納する配列

    //MatYomikomi 読込＝画像B
    using (Mat MatYomikomi = ReadToMat(imgB))
    {
        Comfunc.ReadXMLToObject(System.Windows.Forms.Application.StartupPath + @"\01" + tgtFrlb.StyleID.ToString("00") + ".xml", out loadAry);
        //特徴量の検出と特徴量ベクトルの計算
        akaze.DetectAndCompute(MatHinagata, null, out key_point1, descriptor1);//ひな形の画像＝画像A
        akaze.DetectAndCompute(MatYomikomi, null, out key_point2, descriptor2);//読込＝画像B
        matcher = new BFMatcher();
        matches = matcher.KnnMatch(descriptor1, descriptor2, 2);

        const double match_per = 0.8;//マッチングの閾値

        List<Point2f> p1 = new List<Point2f>(),p2 = new List<Point2f>();

        //検出された特徴量の精査
        foreach (var m in matches)
        {
            double dis1 = m[0].Distance;
            double dis2 = m[1].Distance;
            if (dis1 <= dis2 * match_per)
            {
                p1.Add(key_point1[m[0].QueryIdx].Pt);
                p2.Add(key_point2[m[1].TrainIdx].Pt);
            }
        }
        //変換行列生成
        Mat matresult2 = Cv2.EstimateAffinePartial2D(InputArray.Create(p1), InputArray.Create(p2));
        
        //画像を変換
        Cv2.WarpAffine(MatYomikomi, MatKekka, matresult2, MatYomikomi.Size());
    }
}

#完全に再現できていないところのみ抜粋します。
#変換行列生成
mtx = cv2.estimateAffinePartial2D(
    np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2),
    np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2))[0]
# 画像を変換
warped_image = cv2.warpAffine(img1, mtx, (img1.shape[1], img1.shape[0]))

試したこと

Cv2.WarpAffine時のサイズ指定を読込画像、ひな形と試しましたがダメでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

C# OpenCvSharp3(v4.00) .NETFramework（4.5.2）

Comments

[yohhoy]

Python側が断片的過ぎて確かなことは言えませんが、PythonコードのgoodとC#コードのmatchesは同じものですか？C#コードでは基準dis1 <= dis2 * match_perを使ってフィルタリングしていますが、これはPythonからの移植でしょうか？

[nakanori773]

お返事いただきまして、ありがとうございます。
＞基準dis1 <= dis2 * match_per
ここに関しては同じものです。

matchesの中身は、現在pythonの実行環境が手元に無いため解りません。
申し訳ございません。

あと、つい先ほど2か所コード上のミスを発見し、修正することで小さくなる現象は改善しました。

Answer 1

コード上に誤りがあり、修正したところ改善しました。
ひとまず、自己解決とさせていただきます。

ご助力頂きありがとうございました。

1か所目　descriptor1と2が逆

（修正前）

matches = matcher.KnnMatch(descriptor1, descriptor2, 2);

（修正後）

matches = matcher.KnnMatch(descriptor2, descriptor1, 2);

2か所目　key_point1と2が逆

（修正前）

p1.Add(key_point2[m[0].QueryIdx].Pt);
p2.Add(key_point1[m[1].TrainIdx].Pt);

（修正後）

p1.Add(key_point1[m[0].QueryIdx].Pt);
p2.Add(key_point2[m[1].TrainIdx].Pt);