2. 特征点检测 综合考虑拼接效率和准确度,这里选择使用SIFT特征点检测算法,详情可以参考opencv文档相关教程(https://docs.opencv.org/3.4/da/df5/tutorial_py_sift_intro.html) # 使用SIFT检测器 sift = cv2.SIFT_create() # 检测关键点和描述符 keypoints1, descriptors1
Image Stitching (图像拼接)是一个非常有用的技术,本文将基于 OpenCV 对其进行实现,Image Stitching 的步骤可以大致分为如下几个部分: 获取两张输入的图像中关键点和局部不变性描述符,这里使用 SIFT 算法完成 匹配两张输入图像的局部不变性描述符 使用RANSAC 算法基于我们匹配的特征向量合成 Homography 矩阵 使用第三步...
对多张图片进行基于SIFT的特征检测算法,如果符合最小拼接要求大的关键点matchKeypoints数量,使用OpenCV-Python自带的stitching方法进行全景拼接,但是对于拼接后的黑边裁剪效果不好,可以修改优化。 使用方式 python image_stitching.py --images images/scottsdale --output output.png --crop 1 其中images/scottsdale为待...
1. 2. 3. 在Linux 下,可以按照以下流程进行配置: 安装Python安装 NumPy安装 OpenCV 编译过程 在成功配置环境后,我们可以编译代码并测试图像拼接的功能。使用以下代码来进行图像拼接。 importcv2importnumpyasnpdefstitch_images(images):stitcher=cv2.Stitcher_create()status,stitched=stitcher.stitch(images)ifstatus==...
以下是一个简单的图像拼接的示例代码,使用OpenCV库进行图像处理和拼接: pythonCopy codeimport cv2 import numpy as np # 读取两张图像 image1 = cv2.imread('image1.jpg') image2 = cv2.imread('image2.jpg') # 创建特征点检测器和描述子提取器 ...
Language:Python Sort:Most stars A Python package for fast and robust Image Stitching pythoncomputer-visionpanoramaimage-stitchingopencv-python UpdatedMar 3, 2025 Python nachifur/MulimgViewer Star1.2k MulimgViewer is a multi-image viewer that can open multiple images in one interface, which is conve...
在计算机视觉领域，图像拼接（Image Stitching）是一项至关重要的技术，本文将基于OpenCV实现这一过程，以满足对图像进行无缝拼接的需求。实现图像拼接主要分为以下几个关键步骤：首先，使用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法提取图像的关键特征点和特征描述。这一步骤通过调用OpenCV库中的现成函数实现...
A Python package for fast and robust Image Stitching pythoncomputer-visionpanoramaimage-stitchingopencv-python UpdatedMay 19, 2025 Python nachifur/MulimgViewer Star1.2k Code Issues Pull requests Discussions MulimgViewer is a multi-image viewer that can open multiple images in one interface, which is...
這是影像拼接 (Image Stitching)的續集,有更多客制化參數可選擇,以產生特別的拼接結果。 環境設定可直接參考:影像拼接 (Image Stitching)。 範例程式來源:C:\OpenCV2.4beta\samples\cpp\stitching_detailed.cpp 總共有以下參數可設定: Flags: –preview
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