图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *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 5、通过图割方法,自动选取拼接缝 2.APAP算法 2.1
4.图像拼接 使用RANSAC算法估计出图像间的单应性矩阵,将所有的图像扭曲到一个公共的图像平面上。通常,这里的公共平面为中心图像平面。一 种方法是创建一个很大的图像,比如将图像中全部填充0,使其和中心图像平行,然后将所有的图像扭曲到上面。由于我们所有的图像是由 照相机水平旋转拍摄的,因此我们可以使用一个较...
大概是计算了一些东西,然后把这个东西应用在每个输入图像上,使得他们的曝光是一致的,然后使用曝光补偿的图片进行拼接。(实在看不懂啊 ) 其实说到这也就解释了为什么我的算法会有鬼影,而opencv不会。因为我的是加权平均,所以重叠区域的两张图片都会起作用;但是opencv的是曝光补偿,因此拼接后,重叠区域的像素会直接选择...
整个算法在图像尺寸不大时,配准拼接速度较快。但是当图像尺寸较大时(几千x几千),速度明显较慢。一方面是Sift特征提取速度还有待提升,其次像素点的匹配是暴力匹配,效率不高;最后是图像融合是直接采用像素点遍历,速度很慢,后续有待改进。 参考 利用SIFT 实现图像拼接 https://blog.csdn.net/itnerd/article/details...
一、拼接效果 依照惯例， 废话不多说，先上拼接效果 拼接左图：拼接右图：拼接效果：拼接前：拼接后：二、算法介绍 1.拼接算法简介 图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术。在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标...
图像拼接算法基于特征点匹配和图像变换等技术,能够将多幅图像的内容无缝地拼接在一起,形成一幅完整的图像。 2. 图像拼接算法的基本原理主要包括以下几个步骤: 2.1 在图像拼接过程中,首先需要提取每幅图像的特征点,常用的特征点提取算法有SIFT、SURF、ORB等。然后通过特征点的描述子,使用匹配算法(如FLANN、KNN等)来...
图像拼接算法通常包括以下几个基本步骤: 1.特征点检测:首先对输入图像进行特征点检测,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)算法。特征点是图像中具有显著特征的一组像素。 2.特征点匹配:将不同图像中的特征点进行匹配,并根据匹配程度将它们分组。常见的算法有RANSAC(随机抽样一致性)算法。 3.图像对齐:通过对齐特征点,将...
1. 图像拼接包括哪些具体步骤? 图像预处理:包括调整图像亮度、对比度等,以使得待拼接图像更加一致。 特征提取:利用特征点检测算法,例如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)等,获取待拼接图像中的重要特征点。 特征匹配:利用特征描述子,例如ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等,对特征点进行描述以实现跨...
一、算法一 # SIFT的BF匹配 import numpy as np import cv2 class Stitcher: # 拼接函数 def stitch(self, images, ratio = 0.75, reprojThresh = 4.0, showMatches = False): # 读取图像 imageB, imageA = images # 计算特征点和特征向量