使用c++实现OpenCV图像横向&纵向拼接

功能函数

// 图像拼接
cv::Mat ImageSplicing(vector<cv::Mat> images,int type)
{
	if (type != 0 && type != 1)
		type = 0;

	int num = images.size();
	int newrow = 0;
	int newcol = 0;
	cv::Mat result;
 	// 横向拼接
	if (type == 0)
	{
		int minrow = 10000;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			if (minrow > images[i].rows)
				minrow = images[i].rows;
		}
		newrow = minrow;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			int tcol = images[i].cols*minrow / images[i].rows;
			int trow = newrow;
			cv::resize(images[i], images[i], cv::Size(tcol, trow));
			newcol += images[i].cols;
			if (images[i].type() != images[0].type())
				images[i].convertTo(images[i], images[0].type());
		}
		result = cv::Mat(newrow, newcol, images[0].type(), cv::Scalar(255, 255, 255));
 		cv::Range rangerow, rangecol;
		int start = 0;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			rangerow = cv::Range((newrow - images[i].rows) / 2, (newrow - images[i].rows) / 2 + images[i].rows);
			rangecol = cv::Range(start, start + images[i].cols);
			images[i].copyTo(result(rangerow, rangecol));
			start += images[i].cols;
		}
	}
	// 纵向拼接
	else if (type == 1) {
		int mincol = 10000;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			if (mincol > images[i].cols)
				mincol = images[i].cols;
		}
		newcol = mincol;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			int trow = images[i].rows*mincol / images[i].cols;
			int tcol = newcol;
			cv::resize(images[i], images[i], cv::Size(tcol, trow));
			newrow += images[i].rows;
			if (images[i].type() != images[0].type())
				images[i].convertTo(images[i], images[0].type());
		}
		result = cv::Mat(newrow, newcol, images[0].type(), cv::Scalar(255, 255, 255));

		cv::Range rangerow, rangecol;
		int start = 0;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			rangecol= cv::Range((newcol - images[i].cols) / 2, (newcol - images[i].cols) / 2 + images[i].cols);
			rangerow = cv::Range(start, start + images[i].rows);
			images[i].copyTo(result(rangerow, rangecol));
			start += images[i].rows;
		}
	}
	return result;
}

测试代码

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;
cv::Mat ImageSplicing(vector<cv::Mat> images, int type);
int main()
{
	cv::Mat src1 = imread("1.jpg");
	cv::Mat src2 = imread("2.jpg");
	cv::Mat src3 = imread("3.jpg");
	cv::Mat src4 = imread("4.jpg");
	vector<cv::Mat> images;
	images.push_back(src1);
	images.push_back(src2);
	images.push_back(src3);
	images.push_back(src4);

	// 0为横向
	cv::Mat result1 = ImageSplicing(images, 0);
	// 1为纵向
	cv::Mat result2 = ImageSplicing(images, 1);
	imwrite("result1.jpg",result1);
	imwrite("result2.jpg",result2);
 	return 0;
}
// 图像拼接
cv::Mat ImageSplicing(vector<cv::Mat> images,int type)
{
	if (type != 0 && type != 1)
		type = 0;
	int num = images.size();
	int newrow = 0;
	int newcol = 0;
	cv::Mat result;
 	// 横向拼接
	if (type == 0)
	{
		int minrow = 10000;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			if (minrow > images[i].rows)
				minrow = images[i].rows;
		}
		newrow = minrow;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			int tcol = images[i].cols*minrow / images[i].rows;
			int trow = newrow;
			cv::resize(images[i], images[i], cv::Size(tcol, trow));
			newcol += images[i].cols;
			if (images[i].type() != images[0].type())
				images[i].convertTo(images[i], images[0].type());
		}
		result = cv::Mat(newrow, newcol, images[0].type(), cv::Scalar(255, 255, 255));

		cv::Range rangerow, rangecol;
		int start = 0;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			rangerow = cv::Range((newrow - images[i].rows) / 2, (newrow - images[i].rows) / 2 + images[i].rows);
			rangecol = cv::Range(start, start + images[i].cols);
			images[i].copyTo(result(rangerow, rangecol));
			start += images[i].cols;
		}
	}
	// 纵向拼接
	else if (type == 1) {
		int mincol = 10000;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			if (mincol > images[i].cols)
				mincol = images[i].cols;
		}
		newcol = mincol;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			int trow = images[i].rows*mincol / images[i].cols;
			int tcol = newcol;
			cv::resize(images[i], images[i], cv::Size(tcol, trow));
			newrow += images[i].rows;
			if (images[i].type() != images[0].type())
				images[i].convertTo(images[i], images[0].type());
		}
		result = cv::Mat(newrow, newcol, images[0].type(), cv::Scalar(255, 255, 255));
 		cv::Range rangerow, rangecol;
		int start = 0;
		for (int i = 0; i < num; ++i)
		{
			rangecol= cv::Range((newcol - images[i].cols) / 2, (newcol - images[i].cols) / 2 + images[i].cols);
			rangerow = cv::Range(start, start + images[i].rows);
			images[i].copyTo(result(rangerow, rangecol));
			start += images[i].rows;
		}
	}

	return result;
}

测试效果

图1 横向拼接

图2 纵向拼接

以上就是使用c++实现OpenCV图像横向&纵向拼接的详细内容,更多关于c++实现OpenCV图像的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • C++使用opencv处理两张图片的帧差

    本文为大家分享了使用opencv处理两张图片帧差的具体代码,供大家参考,具体内容如下 这个程序是两张图片做帧差,用C++实现的,把不同的地方用框框起来,仔细读一下程序,应该还是蛮简单的哈哈,opencv处理图片的基础. opencv配置不用我说了吧,源码cmake编译,然后导入vs即可. #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int mai

  • C++实现批量图片拼接

    本文实例为大家分享了C++实现批量图片拼接的具体代码,供大家参考,具体内容如下 /**函数功能:不同图片拼接 * 参数: * vector<string> pic_list : 图片名称列表 * int pic_cols_rows : horizontal==true,pic_cols_rows为生成图片的行数 horizontal==false,pic_cols_rows为生成图片的列数 * bool horizontal : true-先横向后纵向合成图片 false-先纵向后横向合成图片

  • OpenCV实现多图像拼接成一张大图

    本文实例为大家分享了OpenCV实现多图像拼接成大图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 开始尝试merge函数,具体如下: 定义四个矩阵A,B,C,D.得到矩阵combine. #include<iostream> #include <core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std

  • C++中实现OpenCV图像分割与分水岭算法

    分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓,封闭性是分水岭算法的一个重要特征. API介绍 void watershed( InputArray image, InputOutputArray markers ); 参数说明: image: 必须是一个8bit 3通道彩色图像矩阵序列 markers: 在执行分水岭函数watershed之前,必须对第二个参数markers

  • 使用c++实现OpenCV图像横向&纵向拼接

    功能函数 // 图像拼接 cv::Mat ImageSplicing(vector<cv::Mat> images,int type) { if (type != 0 && type != 1) type = 0; int num = images.size(); int newrow = 0; int newcol = 0; cv::Mat result; // 横向拼接 if (type == 0) { int minrow = 10000; for (int i = 0;

  • python实现图片横向和纵向拼接

    本文实例为大家分享了python实现图片横向和纵向拼接的具体代码,供大家参考,具体内容如下 直接上代码: # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'ShawDa' from PIL import Image def join(png1, png2, flag='horizontal'): """ :param png1: path :param png2: path :param flag: horizontal or vertical :re

  • python opencv 图像边框(填充)添加及图像混合的实现方法(末尾实现类似幻灯片渐变的效果)

    图像边框的实现 图像边框设计的主要函数 cv.copyMakeBorder()--实现边框填充 主要参数如下: 参数一:源图像--如:读取的img 参数二--参数五分别是:上下左右边的宽度--单位:像素 参数六:边框类型: cv.BORDER_CONSTANT--cv.BORDER_REPLICATE--cv.BORDER_REFLECT--cv.BORDER_WRAP--cv.BORDER_REFLECT_101--cv.BORDER_TRANSPARENT--cv.BORDER_REFLEC

  • oracle横向纵向求和代码实例

    有一张工资表SALARY如下, (NO 员工编号 ,MONEY 工资) NO    NAME     ITEM       MONEY 001    张三        工资        80 001    张三        补贴        86 001    张三        奖金        75 002    李四        工资        78 002    李四        补贴        85 002    李四        奖金        78 求每

  • jquery scroll()区分横向纵向滚动条的方法

    jquery在scroll()事件里面,我想判断当前滚动条横向还纵向:我开始用全局变量记录scrollTop的值来判断的,如果前后值没有变就是横向滚动了,但是页面里有多个滚动条,就要多个全局变量来控制,该怎么判断呢?scroll jquery 区分横向纵向滚动条 解决方法:each一次设置选择器选中对象的scrollLeft/scrollTop就行了,然后绑定scroll事件,触发的时候获取scrollLeft/scrollTop和初始化的scrollLeft/scrollTop对比判断是横向还

  • python opencv 图像尺寸变换方法

    利用Python OpenCV中的 cv.Resize(源,目标,变换方法)就可以实现变换为想要的尺寸了 源文件:就不用说了 目标:你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小 变换的方法: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样.当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现.当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC - 立方插值

  • opencv 图像腐蚀和图像膨胀的实现

    语言:python+opencv 为什么使用图像腐蚀和图像膨胀 如图,使用图像腐蚀进行去噪,但是为压缩噪声. 对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除噪声,并保持原样形状. 图像腐蚀 腐蚀主要针对的是二值图像,如只有0和1两个值, 两个输入对象:1原始二值图像,2卷积核 使用卷积核遍历原始二值图像,如果卷积核对应的元素值均为1,其值才为1,否则为0.如图,红色为卷积核. 腐蚀后的结果示意图见下面,效果是将边缘抹掉一部分. 使用方法:erode 中文翻译:侵蚀 处理结果=cv2.erode(原始图像

  • opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现

    python + OpenCV 图像礼帽 图像礼帽 也叫图像顶帽 礼帽图像=原始图像-开运算图像 得到噪声图像 开运算:先腐蚀再膨胀 使用对象:二值图像 使用方法:morphologyEx cv2.MORPH_TOPHAT 结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_TOPHAT,卷积核) 卷积核示例:k=np.ones((10,10),np.uint8) import cv2 import numpy as np o=cv2.imread("tophat.bmp&qu

  • opencv 图像加法与图像融合的实现代码

    图像加法 1.使用Numpy加法 运算方式:结果=图像1+图像2 原理:图像数据格式为unit8 8位二进制表示范围是0到255. 二进制相加 1.不超过255的,如100+58=158 2.两数相加可能超过255,超过255的取模运算 如255+58=(255+58)%255=58 2.使用opencv加法 方法:结果=cv2.add(图像1,图像2) 饱和运算: 1.如果 两数相加小于255,100+58=158 2.两数相加可能超过255,值取255.255+58=255 算法比较 注意参

  • opencv 图像轮廓的实现示例

    图像轮廓 Contours:轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起. 边缘检测检测出边缘,边缘有些未连接在一起. 注意问题 1.对象为二值图像,首先进行阈值分割或者边缘检测. 2.查找轮廓需要更改原始图像,通常使用原始图像的一份进行拷贝. 3.在opencv里,是从黑色背景里找白色.因此对象必须是白色,背景为黑色. 方法 cv2.findContours() cv2.drawContours() 通过cv2.findContours() 查找轮廓在哪里,再通过 cv2.drawContours

随机推荐