python opencv 图像拼接的实现方法

初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起，仅仅是图像几何空间的转移与合成，与图像内容无关。高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接，拼接时消去两幅图像相同的部分，实现拼接合成全景图。

具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分，如图所示：

           

用基于特征的图像拼接实现后：

设图像高为h，相同部分的宽度为wx

拼接后图像的宽w=wA+wB-wx

因此，可以先构建一个高为h，宽为W*2的空白图像，将左图像向右平移wx，右图像粘贴在右侧。则右图像刚好覆盖左图像中的相同部分。最终拼接图像完成，完成后的图像左侧有宽度为wx的空白即为所检测出的两幅图像的相同部分，可根据需要选择是否去除。示例图如下。

实现上述效果的步骤如下：

1. 采用surft特征检测算法检测两幅图像的关键特征点；

2. 建立FLANN匹配器，采用目前最快的特征匹配（最近邻搜索）算法FlannBasedMatcher匹配关键点

3.从所匹配的全部关键点中筛选出优秀的特征点（基于距离筛选）

4. 根据查询图像和模板图像的特征描述子索引得出仿射变换矩阵

5. 获取左边图像到右边图像的投影映射关系

6. 透视变换将左图像放在相应的位置

7. 将有图像拷贝到特定位置完成拼接

先放python下利用opencv 进行图像拼接的代码，环境为python2.7+opencv2:

#coding: utf-8
import numpy as np
import cv2
leftgray = cv2.imread('1.jpg')
rightgray = cv2.imread('2.jpg')
hessian=400
surf=cv2.SURF(hessian) #将Hessian Threshold设置为400,阈值越大能检测的特征就越少
kp1,des1=surf.detectAndCompute(leftgray,None) #查找关键点和描述符
kp2,des2=surf.detectAndCompute(rightgray,None)
FLANN_INDEX_KDTREE=0 #建立FLANN匹配器的参数
indexParams=dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE,trees=5) #配置索引，密度树的数量为5
searchParams=dict(checks=50) #指定递归次数
#FlannBasedMatcher：是目前最快的特征匹配算法（最近邻搜索）
flann=cv2.FlannBasedMatcher(indexParams,searchParams) #建立匹配器
matches=flann.knnMatch(des1,des2,k=2) #得出匹配的关键点
good=[]
#提取优秀的特征点
for m,n in matches:
 if m.distance < 0.7*n.distance: #如果第一个邻近距离比第二个邻近距离的0.7倍小，则保留
  good.append(m)
src_pts = np.array([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good]) #查询图像的特征描述子索引
dst_pts = np.array([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good]) #训练(模板)图像的特征描述子索引
H=cv2.findHomography(src_pts,dst_pts)   #生成变换矩阵
h,w=leftgray.shape[:2]
h1,w1=rightgray.shape[:2]
shft=np.array([[1.0,0,w],[0,1.0,0],[0,0,1.0]])
M=np.dot(shft,H[0])   #获取左边图像到右边图像的投影映射关系
dst_corners=cv2.warpPerspective(leftgray,M,(w*2,h))#透视变换，新图像可容纳完整的两幅图
cv2.imshow('tiledImg1',dst_corners) #显示，第一幅图已在标准位置
dst_corners[0:h,w:w*2]=rightgray #将第二幅图放在右侧
#cv2.imwrite('tiled.jpg',dst_corners)
cv2.imshow('tiledImg',dst_corners)
cv2.imshow('leftgray',leftgray)
cv2.imshow('rightgray',rightgray)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

所用图像为：

   

拼接完成后的图像为：

测试一下抗干扰能力，所用图像：

     

拼接结果：

可见，抗干扰能力还是不错的，在测试中若拼接不成功，则注意以下两点：

1. 所用两幅图像尺寸是否相同，是否有相同的部分。

2. 适当调整hessian的值。

总结

以上所述是小编给大家介绍的python opencv 图像拼接的实现方法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问欢迎给我留言，小编会及时回复大家的！

赞 (0)

相关推荐

  • opencv python 图像去噪的实现方法

    在早先的章节里,我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊,Median模糊等,它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用.在这些技术里,我们取像素周围的一小部分邻居,做一些类似于高斯平均权重,中值等替换掉中间的元素.简单说,移除一个像素的噪音是基于本地邻居的. 噪音有一个属性,噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量.假设一个像素噪音,p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值,n是那个像素的噪音.你可以从不同图像取大量的同一个像素(N)并计算他们的平均值,理想情况下,你应该得到p=p0,因为均值

  • OpenCV+python手势识别框架和实例讲解

    基于OpenCV2.4.8和 python 2.7实现简单的手势识别. 以下为基本步骤 1.去除背景,提取手的轮廓 2. RGB->YUV,同时计算直方图 3.进行形态学滤波,提取感兴趣的区域 4.找到二值化的图像轮廓 5.找到最大的手型轮廓 6.找到手型轮廓的凸包 7.标记手指和手掌 8.把提取的特征点和手势字典中的进行比对,然后判断手势和形状 提取手的轮廓 cv2.findContours() 找到最大凸包cv2.convexHull(),然后找到手掌和手指的相对位置,定位手型的轮廓和关键点

  • Python OpenCV读取png图像转成jpg图像存储的方法

    如下所示: import os import cv2 import sys import numpy as np path = "F:\\ImageLib\\VRWorks_360_Video _SDK_1.1\\footage14\\" print(path) for filename in os.listdir(path): if os.path.splitext(filename)[1] == '.png': # print(filename) img = cv2.imread(

  • 对python opencv 添加文字 cv2.putText 的各参数介绍

    如下所示: cv2.putText(img, str(i), (123,456)), font, 2, (0,255,0), 3) 各参数依次是:图片,添加的文字,左上角坐标,字体,字体大小,颜色,字体粗细 其中字体可以选择 FONT_HERSHEY_SIMPLEX Python: cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX normal size sans-serif font FONT_HERSHEY_PLAIN Python: cv.FONT_HERSHEY_PLAIN small s

  • python opencv实现图片旋转矩形分割

    python opencv实现图片旋转矩形分割

    有时候需要对有角度的矩形框内图像从原图片中分割出来.这里的程序思想是,先将图片进行矩形角度的旋转,使有角度的矩形处于水平状态后,根据原来坐标分割图片. 参考:python opencv实现旋转矩形框裁减功能 修改原来的程序: 1.旋转函数的输入仅为矩形的四点坐标 2.角度由公式计算出来 3.矩形四点pt1,pt2,pt3,pt4由txt文件读入 4.在旋转程序中还处理了顺时针和逆时针及出现矩形框翻转的问题. 代码: # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 from m

  • python opencv 图像拼接的实现方法

    初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起,仅仅是图像几何空间的转移与合成,与图像内容无关.高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接,拼接时消去两幅图像相同的部分,实现拼接合成全景图. 具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分,如图所示:             用基于特征的图像拼接实现后: 设图像高为h,相同部分的宽度为wx 拼接后图像的宽w=wA+wB-wx 因此,可以先构建一个高为h,宽为W*2的空白图像,将左图像向右平移wx,右图像粘贴在右侧.则右图像刚好覆盖左图像中的相同部分

  • 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

  • python opencv常用图形绘制方法(线段、矩形、圆形、椭圆、文本)

    python opencv常用图形绘制方法(线段、矩形、圆形、椭圆、文本)

    最近学了下 python opencv,分享下使用 opencv 在图片上绘制常用图形的方法. 案例中实现了在图片中添加线段.圆形.矩形.椭圆形以及添加文字的方法,使用 opencv2 实现的. 实现方法 1)画线段 cv.line 在图片中绘制一段直线 # 绘制线段 # 参数1:图片 # 参数2:起点 # 参数3:终点 # 参数4:BGR颜色 # 参数5:宽度 cv2.line(img, (60, 40), (90, 90), (255, 255, 255), 2); 参数说明 参数 值 说明

  • Python+OpenCV读写视频的方法详解

    目录 读视频,提取帧 接口函数:cv2.VideoCapture() 获取视频信息 使用set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)读取指定帧 读取函数(重点) 将图像写为视频 示例 fourcc 读视频,提取帧 接口函数:cv2.VideoCapture() 通过video_capture = cv2.VideoCapture(video_path)可以获取读取视频的句柄.而后再通过flag, frame = video_capture.read()可以读取当前帧,flag表示读取

  • Python OpenCV获取视频的方法

    之前有文章,使用Android平台的OpenCV接入了视频,控制的目标是手机的摄像头,这是OpenCV的好处,使用OpenCV可以使用跨平台的接口实现相同的功能,减少了平台间移植的困难.正如本文后面,将使用类似的接口,从笔记本的摄像头获取视频,所以,尝试本文代码需要有一台有摄像头的电脑. 不过,需要说明的的是,OpenCV的强项在于图像相关的处理,而不是视频的编解码,所以,不要使用OpenCV做多余的事情,我们使用OpenCV接入视频或者图片的目的,是为了对视频或图片进行处理. 关于Python

  • 浅谈Python Opencv中gamma变换的使用详解

    伽马变换就是用来图像增强,其提升了暗部细节,简单来说就是通过非线性变换,让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应,即将漂白(相机曝光)或过暗(曝光不足)的图片,进行矫正. 伽马变换的基本形式如下: 大于1时,对图像的灰度分布直方图具有拉伸作用(使灰度向高灰度值延展),而小于1时,对图像的灰度分布直方图具有收缩作用(是使灰度向低灰度值方向靠拢). #分道计算每个通道的直方图 img0 = cv2.imread('12.jpg') hist_b = cv2.calcHist([img0],

  • python opencv进行图像拼接

    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

  • Python OpenCV 直方图的计算与显示的方法示例

    本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) #返回his

  • python OpenCV学习笔记之绘制直方图的方法

    本篇文章主要介绍了python OpenCV学习笔记之绘制直方图的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考.一起跟随小编过来看看吧 官方文档 – https://docs.opencv.org/3.4.0/d1/db7/tutorial_py_histogram_begins.html 直方图会让你对图像的强度分布有一个全面的认识.它是一个在x轴上带有像素值(从0到255,但不总是),在y轴上的图像中对应的像素数量的图. 这只是理解图像的另一种方式.通过观察图像的直方图,你可以直

  • python opencv 直方图反向投影的方法

    本文介绍了python opencv 直方图反向投影的方法,分享给大家,具体如下: 目标: 直方图反向投影 原理: 反向投影可以用来做图像分割,寻找感兴趣区间.它会输出与输入图像大小相同的图像,每一个像素值代表了输入图像上对应点属于目标对象的概率,简言之,输出图像中像素值越高的点越可能代表想要查找的目标.直方图投影经常与camshift(追踪算法)算法一起使用. 算法实现的方法,首先要为包含我们感兴趣区域的图像建立直方图(样例要找一片草坪,其他的不要).被查找的对象最好是占据整个图像(图像里全是

随机推荐