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python opencv进行图像拼接

来源: 易采站长站

本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码,供大家参考,具体内容如下

思路和方法

思路

1、提取要拼接的两张图片的特征点、特征描述符;
2、将两张图片中对应的位置点找到,匹配起来;
3、如果找到了足够多的匹配点,就能将两幅图拼接起来,拼接前,可能需要将第二幅图透视旋转一下,利用找到的关键点,将第二幅图透视旋转到一个与第一幅图相同的可以拼接的角度;
4、进行拼接;
5、进行拼接后的一些处理,让效果看上去更好。

实现方法

1、提取图片的特征点、描述符,可以使用opencv创建一个SIFT对象,SIFT对象使用DoG方法检测关键点,并对每个关键点周围的区域计算特征向量。在实现时,可以使用比SIFT快的SURF方法,使用Hessian算法检测关键点。因为只是进行全景图拼接,在使用SURF时,还可以调节它的参数,减少一些关键点,只获取64维而不是128维的向量等,加快速度。
2、在分别提取好了两张图片的关键点和特征向量以后,可以利用它们进行两张图片的匹配。在拼接图片中,可以使用Knn进行匹配,但是使用FLANN快速匹配库更快,图片拼接,需要用到FLANN的单应性匹配。
3、单应性匹配完之后可以获得透视变换H矩阵,用这个的逆矩阵来对第二幅图片进行透视变换,将其转到和第一张图一样的视角,为下一步拼接做准备。
4、透视变换完的图片,其大小就是最后全景图的大小,它的右边是透视变换以后的图片,左边是黑色没有信息。拼接时可以比较简单地处理,通过numpy数组选择直接把第一张图加到它的左边,覆盖掉重叠部分,得到拼接图片,这样做非常快,但是最后效果不是很好,中间有一条分割痕迹非常明显。使用opencv指南中图像金字塔的代码对拼接好的图片进行处理,整个图片平滑了,中间的缝还是特别突兀。
5、直接拼效果不是很好,可以把第一张图叠在左边,但是对第一张图和它的重叠区做一些加权处理,重叠部分,离左边图近的,左边图的权重就高一些,离右边近的,右边旋转图的权重就高一些,然后两者相加,使得过渡是平滑地,这样看上去效果好一些,速度就比较慢。如果是用SURF来做,时间主要画在平滑处理上而不是特征点提取和匹配。

python_opencv中主要使用的函数

0、基于python 3.7和对应的python-opencv

1、cv2.xfeatures2d.SURF_create ([hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]])
该函数用于生成一个SURF对象,在使用时,为提高速度,可以适当提高hessianThreshold,以减少检测的关键点的数量,可以extended=False,只生成64维的描述符而不是128维,令upright=True,不检测关键点的方向。

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