根据 ECC 标准 78找到两幅图像之间的几何变换（warp）。
该函数根据 ECC 标准 ([78]) 估计最优变换（warpMatrix），也就是说
warpMatrix
=
arg
max
W
ECC
(
templateImage
(
x
,
y
)
,
inputImage
(
x
′
,
y
′
)
)
\texttt{warpMatrix} = \arg\max_{W} \texttt{ECC}(\texttt{templateImage}(x,y),\texttt{inputImage}(x',y'))
warpMatrix=argWmaxECC(templateImage(x,y),inputImage(x′,y′))
此处
[
x
′
y
′
]
=
W
⋅
[
x
y
1
]
\begin{bmatrix} x' \\ y' \end{bmatrix} = W \cdot \begin{bmatrix} x \\ y \\ 1 \end{bmatrix}
[x′y′]=W⋅
xy1
（方程在单应性变换中使用齐次坐标时成立）。它返回最终的增强相关系数，即模板图像和最终变形的输入图像之间的相关系数。当给定一个 3×3 矩阵且 motionType 为 0、1 或 2 时，第三行被忽略。
与 findHomography 和 estimateRigidTransform 不同，findTransformECC 函数实现了一种基于区域的对齐方法，该方法基于强度相似性。本质上，该函数更新初始变换，该变换大致对齐图像。如果缺少这些信息，则使用单位变换（单位矩阵）作为初始化。注意，如果图像经历了强烈的位移/旋转，需要一个初始变换来大致对齐图像（例如，一个简单的欧氏变换/相似变换，允许图像显示大致相同的内容）。在第二幅图像中使用逆向变形，以使图像接近第一幅图像，即在使用 warpAffine 或 warpPerspective 时使用 WARP_INVERSE_MAP 标志。还可以参见 OpenCV 示例 image_alignment.cpp，该示例演示了该函数的使用。注意，如果算法不收敛，该函数会抛出异常。