opencv图像拼接

系统管理员 2023-10-10 18:21 44阅读 0赞

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*  opencv图像拼接是一种在一系列图片中选取部分区域，通过这些区域的重叠得到一个完整的图像，并将这些图片拼接起来的方法。它与传统的方法不同，可以看作是基于拼接技术的图像处理。 opencv是一款开源的图像处理软件，主要用于计算机视觉、模式识别、图形学、机器人学等领域。opencv采用多线程并行计算方式，提供了多种算法，支持多视图拼接，使用 OpenCV库，可方便地开发出各种应用程序。 opencv在图像处理方面有以下优势： （1）提供了多种算法：快速傅立叶变换、变换矩阵求解、仿射变换、拉普拉斯变换等 （2）支持多视图拼接：单幅图像的拼接与融合、多幅图像的拼接与融合 （3）提供了多种模式：柱面模式、平面模式、环面模式等 （4）支持 OpenCV库 （5）提供了 OpenCV库相关的函数：如 OpenCV库函数接口等。 （6）提供了一些常用的数据类型：如 JSON, XML等。 opencv是一个很好的图像处理软件，可以让我们方便地实现各种图像处理算法，在图像拼接中使用广泛。下面就来了解一下：
    
     *  1.定义图像
        
        定义图像的过程需要获取指定文件的图像列表。首先需要从已有的图像文件中获取图像列表。当然，如果你在你的程序中使用了 opencv的相关库，则可以从库中获取图像列表。 在定义图像时，需要将所要获取的文件作为输入，并将它保存在图像列表中。注意：你可以在任何地方保存一张图像，如果你想把它保存在你的程序中，则需要另存为一个单独的文件。 从文件列表中选择一张图片，可以按“显示”、“隐藏”或“打开”按钮来打开图片。“显示”按钮可以让你显示图片信息，例如它的名称、大小、位置等；“隐藏”按钮可以让你隐藏这张图片；“打开”按钮可以让你打开这张图片。现在，你可以选择这张图片作为输入。下面是一个例子： 然后使用“显示”按钮来显示这张图片。如果你想查看图片的信息，则可以使用“打开”按钮来打开这个图像文件。如果你不需要显示或隐藏图片，则可以点击“显示”按钮来将它隐藏起来。
     *  2.选择区域
        
        图像拼接的过程是先对图片进行裁剪，再对裁剪后的图片进行拼接。在剪裁操作中，裁剪区域将被载入到指定的文件中，然后在图片的各个位置添加相应的裁剪标记。接下来对裁剪后的图片进行拼接，将相邻的两幅图像进行拼接，最后将拼接后的图片输出到指定位置。 在操作过程中，可以通过选择区域来对图片进行拼接，这个过程实际上就是在图像上选择了一部分区域。我们可以利用 opencv提供的方法来实现该功能。 首先，在 opencv中执行“open\_pairs”命令，进入 pairs对话框。然后在 pairs对话框中选择图像的某个位置。再选择“insert pairs”命令，按“insert”按钮后即可完成选择区域。
     *  3.绘制轮廓
        
        在 opencv中，可以使用 cursor函数来绘制轮廓， cursor函数的作用是绘制轮廓线。cursor函数是一个简单的直线和圆的混合体，它被定义为一个用于绘制轮廓的函数，并且可以用来绘制轮廓线。 在 opencv中， cursor函数是使用C++编写的。我们只需要编写一个简单的 cursor函数来实现这个功能就可以了。 在 opencv中，我们可以使用 drawRange （）来绘制轮廓线，然后将轮廓线与 primes （）一起使用。当轮廓线与 primes （）一起使用时，我们可以使用 drawRange （）函数来绘制轮廓线。
     *  4.构建纹理
        
        opencv可以使用多种纹理构建方法来实现纹理，下面将介绍几种常用的纹理构建方法： 1.平面模式：在 opencv中，平面模式是最简单的纹理构建方法，只需要对输入图像进行简单的颜色和亮度处理，就可以得到一张纹理丰富的图片。 一般使用 opencv中的 mask函数。 2.柱面模式： opencv中也有一种简单的纹理构建方法，这就是柱面模式。它只需要对输入图像进行颜色和亮度处理，然后将结果存储在一个新的数组中，最后将新数组与原数组相乘得到最终的结果。 3.环面模式：与柱面模式不同，环面模式是一种基于线性变换的纹理构建方法。
     *  5.定义变换矩阵
        
        我们定义变换矩阵时，用了一个简单的方式来确定变换矩阵的元素，即： （1）选择两个子视图，一个作为第一个视图，另一个作为第二个视图； （2）将第一个视图的图像位置向右平移，第二个视图的图像位置向左平移，对变换矩阵进行求解； （3）将平移后的图像向右平移后的图像方向平移，得到新的变换矩阵。 如要使新变换矩阵满足给定的约束条件，只需要在第一个视图中设置变换矩阵元素即可。另外， opencv还支持将多个视图变换成同一平面内不同视图之间的变换。当给定一定条件时， opencv会自动对不同视图进行平移操作。这样可以得到一个很好的效果，但是如果条件不满足， opencv就会报错。
     *  6.创建视图
        
        在创建视图之前，需要先建立一个空的工程文件，以便保存所有的视图。可以使用getxp\_temp （）方法获取当前的工程文件。 对于每个视图，可以使用以下函数来生成一个新的工程文件： 该函数使用该方法创建一个新的工程文件，其中包含了所有视图。 在创建视图之后，可以将其保存为一个名为 temp的数据库。这个数据库中包含了所有视图的名称、大小和其他信息。在数据库中可以查看视图之间的关系以及视图与其他视图之间的关系。
     *  7.拼接图像
        
        图像拼接是将多幅图像（多个视角的图像）通过几何变换结合起来，然后进行融合，得到一张完整的图像。opencv中提供了多种图像拼接算法，可实现多视图的拼接与融合。主要包括以下几种： （1）柱面模式：在一个二维平面上绘制一个矩形，然后通过仿射变换将这个矩形变换到三维空间。

**以下是常用的 OpenCV 图像拼接代码：**

1. 水平拼接两张图片  
\`\`\`python  
import cv2  
\# 读取两张图片  
img1 = cv2.imread('image1.jpg')  
img2 = cv2.imread('image2.jpg')  
\# 获取两张图片的宽度和高度  
h1, w1 = img1.shape\[:2\]  
h2, w2 = img2.shape\[:2\]  
\# 创建一个新的空白图片，宽度为两张图片的宽度之和，高度为两张图片中高度最大值  
new\_img = np.zeros((max(h1, h2), w1 + w2, 3), dtype=np.uint8)  
\# 将第一张图片复制到新图片的左侧  
new\_img\[:h1, :w1\] = img1  
\# 将第二张图片复制到新图片的右侧  
new\_img\[:h2, w1:w1+w2\] = img2  
\# 显示拼接后的图片  
cv2.imshow('Horizontal Concatenation', new\_img)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()  
\`\`\`  
2. 垂直拼接两张图片  
\`\`\`python  
import cv2  
\# 读取两张图片  
img1 = cv2.imread('image1.jpg')  
img2 = cv2.imread('image2.jpg')  
\# 获取两张图片的宽度和高度  
h1, w1 = img1.shape\[:2\]  
h2, w2 = img2.shape\[:2\]  
\# 创建一个新的空白图片，宽度为两张图片中宽度最大值，高度为两张图片的高度之和  
new\_img = np.zeros((h1 + h2, max(w1, w2), 3), dtype=np.uint8)  
\# 将第一张图片复制到新图片的上方  
new\_img\[:h1, :w1\] = img1  
\# 将第二张图片复制到新图片的下方  
new\_img\[h1:h1+h2, :w2\] = img2  
\# 显示拼接后的图片  
cv2.imshow('Vertical Concatenation', new\_img)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()  
\`\`\`  
3. 拼接多张图片  
\`\`\`python  
import cv2  
\# 读取多张图片  
img1 = cv2.imread('image1.jpg')  
img2 = cv2.imread('image2.jpg')  
img3 = cv2.imread('image3.jpg')  
\# 获取所有图片的宽度和高度  
h1, w1 = img1.shape\[:2\]  
h2, w2 = img2.shape\[:2\]  
h3, w3 = img3.shape\[:2\]  
\# 计算新图片的宽度和高度  
new\_w = w1 + w2 + w3  
new\_h = max(h1, h2, h3)  
\# 创建一个新的空白图片  
new\_img = np.zeros((new\_h, new\_w, 3), dtype=np.uint8)  
\# 将第一张图片复制到新图片的左侧  
new\_img\[:h1, :w1\] = img1  
\# 将第二张图片复制到新图片的中间  
new\_img\[:h2, w1:w1+w2\] = img2  
\# 将第三张图片复制到新图片的右侧  
new\_img\[:h3, w1+w2:w1+w2+w3\] = img3  
\# 显示拼接后的图片  
cv2.imshow('Multiple Concatenation', new\_img)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()  
\`\`\`

[a6ed8287973248b7ab948c7534b28cd1.jpeg]: https://img-blog.csdnimg.cn/a6ed8287973248b7ab948c7534b28cd1.jpeg