本文实例为大家分享了python实现图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.待拼接的图像 2....基于SIFT特征点和RANSAC方法得到的图像特征点匹配结果 3.图像变换结果 4.代码及注意事项 import cv2 import numpy as np def cv_show(name,...kpsA[trainIdx][1])) cv2.line(drawImg, pt1, pt2, (0, 0, 255)) cv_show("drawImg", drawImg) # 读取图像...kpsA, kpsB, featuresA, featuresB) # 绘制匹配结果 drawMatches(imageA, imageB, kpsA, kpsB, matches, status) # 拼接
图像拼接Stitch模块算法流程与代码使用介绍 拼接算法 OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的...API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。...但是很多人按照官方的例子开始拼接自己的图像，就是各种掉坑，各种拼接都不出结果，想跟跟上面一样简单的调用两句代码完成几乎是个梦，其实这个API里面有很多参数设置，这个在官方的演示当中都没有详细交代，stitching...可见图像拼接是一个很复杂的算法，是由一系列的基础算法构成，这些基础算法如果你不是很了解，其实很难实现自己的图像拼接，这其中影响拼接算法stitch工作最常见几个算法子模块为： 特征发现与描述子 常见的特征可以选择...代码演示 另外在拼接的时候可以设置不同warper，这样会对拼接之后的图像生成不同效果，常见的效果包括 鱼眼相机 环视(平面曲翘) 默认 图示分别如下： ? ? ?
利用Python将Market1501的分割图片和原图两张图片进行拼接成一左一右一张图片，并将图片的像素值调整成256*128. 所有文件夹： ? 文件夹下的所有原图： ?...in os.listdir(IMAGES_PATH_1) for item in IMAGES_FORMAT if os.path.splitext(name)[1] == item] # 定义图像拼接函数...to_image.paste(rom_image,(0,0)) to_image.paste(rom_image_1,(h,0)) to_image.save(src) # 保存新图，还是原来的名称 #文件名相同就调用拼接函数...for img in image_names: for img_1 in image_names_1: if img == img_1: image_compose(img,img_1) 单独图片的拼接效果
特征点匹配 2、图像配准 图像配准是一种确定待拼接图像间的重叠区域以及重叠位置的技术，它是整个图像拼接的核心。...为了提高图像配准的精度，本节采用RANSAC算法对图像变换矩阵进行求解与精炼，达到了较好的图像拼接效果。...具体实现： import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt if __name__ == '__main...在室外场景1情况下，两张图像有近景和远景结合，两张图像拼接后近景的图像被放大并有一定程度的倾斜；在场景2中，两张图像都是远景，拼接后的效果还不错但是在拼接后图像的中上方出现了拼接缝；场景3是在不同明亮程度下图像的拼接可以发现拼接后的图像出现明显的明暗差距...，并且拼接缝明显两张图像没有很好的拼接在一起，出现很多没有重合的地方。
本文实例为大家分享了python实现图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、效果 二、代码 1、单张图片拼接 # 图片拼接 from PIL import Image # pil paste可以进行图片拼接...img_tmp)) cv2.imshow("IMG",img_out) cv2.imwrite("F:/out/merge.jpg",img_out) cv2.waitKey(0) 2、批量图片拼接...# 图片拼接 from PIL import Image # pil paste可以进行图片拼接 import cv2 import numpy as np import glob as glob import
基本介绍 图像的全景拼接，即“缝合”两张具有重叠区域的图来创建一张全景图。...n.distance: good.append(m) # 返回匹配的关键特征点集 return good # 计算视角变换矩阵H，用H对右图进行变换并返回全景拼接图像...Panorama[0:image_left.shape[0], 0:image_left.shape[1]] = image_left # 返回全景拼接的图像...return Panorama if __name__ == '__main__': # 读取需要拼接的图像,需要注意图像左右的顺序 image_left = cv.imread(...，导致全景图的主要添加部分是在拼接图像的右侧，因此会造成拼接后全景图右侧有大量的黑色空白区域。
((460,920,3),np.uint8) final_matrix[0:460,0:460]=img1#图像拼接 final_matrix[0:460,460:920]=img2#图像拼接 cv2....imshow('result',final_matrix) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像拼接是将JPG、PNG、BMP等图像文件拼接在一起...图像拼接帮助用户快速按照实际需要的比例和像素拼接图像，支持水平拼接图像，垂直拼接图像，分块拆分图像。总之，三种拆分方式都支持自定义拼接像素。...例如使用圆柱变形的图像集无缝拼接图像，图像集在圆柱变形模型中是纯粹的平移关系。圆柱形方法的主要缺点是：假设相机的旋转轴运动与其向上的轴完全对齐，并且在其位置上保持静止，对于手持式相机几乎完全不可能。...变形模型的另一个选择是球面坐标，允许在x轴和y轴上有更多的选择来拼接图像。 首先读取图像 按预设尺寸新建画布 根据需求拼接图像
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。...图像的几何变换模型 通常待拼接的图像之间一般都有不同程度的几何形变，为了实现图像的拼接，就必须找到图像之间存在的几何变换模型，空间变换模型的方式有平移模型、刚性模型、相似模型、仿射模型以及投影模型等。...但由于图像灰度差异等原因，拼接后的图像很容易出现亮度差异和拼接接缝，所以在图像拼接后需要进行图像融合，使拼接后的图片看起来自然准确。...图像拼接需要从待拼接图像中检测出重叠部分才能进行拼接，这需要对待拼接图像提取关键信息从而确定图像的拼接部分。...图像拼接算法分类 如图二所示，对“图像匹配方法”分类，图像拼接算法可分为基于“空间域”和“频域”。基于空间域的图像拼接可以进一步划分为基于区域的图像拼接和基于特征的图像拼接。
本文实例为大家分享了利用python和OpenCV实现图像拼接，供大家参考，具体内容如下 python+OpenCV实现image stitching 在最新的OpenCV官方文档中可以找到C++版本的...Stitcher类的说明, 但是python版本的还没有及时更新, 本篇对python版本的实现做一个简单的介绍....拼接后的图像： ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
with Global and Local Alignment International Conference on Computer Vision , 1998 , 48 (2) :953 本文针对图像序列做全景拼接...registration in the input image’s coordinate system (we call such mosaics rotational mosaics) 2）对于多图像拼接问题...对所有图像序列进行一次整体的对齐，以便解决累积对齐误差 3） any deviations from the pure parallax-free motion model or ideal pinhole...input image so as to reduce the misregistration 整个算法的流程如下： 1）使用 rotational motion model 我们得到一个初步的整体拼接图...2）使用 global alignment (block adjustment) 对所有图像的整体拼接误差优化调整 3） local alignment (deghosting) algorithm
photoshop 中有将多张重叠图像配准的功能，本文记录 OpenCV 实现方法。...任务描述 将两张具有重叠部分的图像拼接为一张连续的图像 image.png 实现思路 特征点匹配 统计两张图像 SIFT 特征点 特征点匹配 根据匹配的特征点计算透视变换矩阵 重构画布 计算重映射...x y 坐标 图像重映射 实现代码 import numpy as np import cv2 # read img1 and img2 img1 = cv2.imread('1.png') img2..., BR[1])); v1_im_ = int(max(TL[1], BL[1], TR[1], BR[1])) print(u0_im_, u1_im_, v0_im_, v1_im_) # 拼接画布的尺寸
import PIL.Image as Imageimport osfor i in range(2965): IMAGES_PATH = r'D:\pa...
/Users/xpp/Desktop/Panorama.png", Panorama) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像全景拼接是缝合...”两张具有重叠区域的图像来创建一张全景图像。
本文实例为大家分享了Python+OpenCV实现图像的全景拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 环境：python3.5.2 + openCV3.4 1.算法目的 将两张相同场景的场景图片进行全景拼接...图片越多拼接可能就会越夸张。 ? 本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换（Homography）之后图片产生的变形，从而使拼接图片变得畸形。...步骤3：利用得到的变换矩阵进行图片的拼接。 可以看出基本做到了无缝拼接。只是在色差上还是看得出衔接的部分存在。 ? 实现结果 我在宿舍里又多照了几组照片来实验： 室内宿舍场景的特征点匹配： ?...从结果上来看可以看得出来，两张图片依然可以正确而粗略地拼接再一起，可以看得出是同一个区域。只是由于特征点不够，在细节上景深落差较大的还是没办法完美地拼接。...h, w = img1.shape[:2] # 使用得到的变换矩阵对原图像的四个角进行变换，获得目标图像上对应的坐标 pts = np.float32([[0, 0], [0, h-1], [w-1,
文章目录 1、基本原理 1.1图像配准 1.2关于最小割 1.3关于最大流 1.4apap的实现流程 2、代码实现 3、实验场景 3.1场景一 3.2场景二 4、遇到的问题 1、基本原理 1.1图像配准...图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。...uint8")) axis('off') savefig("example1.png", dpi=300) show() 3、实验场景 3.1场景一 固定拍摄位置，移动镜头拍摄多张图片，以中间图片为中心，实现图像的拼接融合...（1）测试图片如下： （2） sift特征匹配： （3）全景图像拼接： 实验小结：该组实验测试图片拍摄位置选定，在原地转换角度从左到右依次拍摄，因此图片基本处于同一水平。...3.2场景二 针对同一场景（视差变化大的场景），更换拍摄位置，实现图像的拼接融合 （1）测试图片如下： （2）sift特征匹配： （3）全景图片拼接： 实验小结： 在这组实验中
前面一篇文件 https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/103344658 讲述了如果将多个影像拼接为一个大的影像，本文将讲述...解决之道： 既然问题已经定位到，那么解决之道又是什么，毫无疑问：从底层实现对64的支持，不依赖32位的相关东西。...5.1 Cholmod的获取 网上关于Cholmod的讲解很少，在网上找了很久，找到了SuiteSparse这个产品，SuiteSparse是一个产品套件，里面包含了很多图像相关的处理库...cholmod有其他组织专门维护了SuiteSparse的windows版本，在我看来官网都没有维护，其他组织维护的可能性不大，抱着试一试的态度，搜了下 cholmod-win这个关键词，一篇博文进入了我的实现
1.图像拼接技术 1.1 基本介绍 *图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。...图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。...图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。...*图像拼接通常用到五个步骤： 1、根据给定图像 / 集，实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构，实现图像映射 4、针对叠加后的图像，采用APAP之类的算法，对齐特征点...从拼接结果图中可以看到桌子边缘被完美的衔接在一起，实现了我们想要的全景拼接效果，这得益于SIFT 特征匹配点的精准匹配和RANSAC算法适当删除不匹配点的功劳，再加上后期的图像融合，才让我们看到这个效果
img_list.append(Image.open(img.as_posix())) width=0 height=0 for img in img_list: #单幅图像尺寸...w,h=img.size height+=h #取最大的宽度作为拼接图的宽度 width=max(width,w) result...=Image.new(img_list[0].mode,(width,height)) #图像长图拼接 height=0 for img in reversed(img_list...round(width/2-w/2),height)) height+=h result.save('C:/Users/xpp/Desktop/result.png') 算法：图像长图拼接是将拼接图像放在数组里面...，然后计算图像的最大宽度作为拼接后图像的宽度，进行横向或纵向拼接。
前言概述 之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下： ?...最终改进之后的两张图像拼接效果如下： ? 是不是一个完美的无缝图像拼接我说了不算，大家说了算，欢迎留言反馈！...改进思路 想要完美的实现无缝拼接，有两个关键技术点： 特征提取与对齐阶段要取得配准对其好的单应性矩阵H，要用好的特征提取，千万别ORB。...之前的实现中图像对齐跟配准做的不错，就是最后的拼接效果不好，所以要改进图像融合，实现无缝融合。...代码实现与步骤 我是一个比较懒的人，代码已经有注释了，这里我就不过多解释，只简单说一下代码执行流程。 首先是图像特征提取与求单应性矩阵，这步可以省略了。代码可以参考上一篇文章即可。
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