测试了一张图像,特征点匹配效果如下: 拼接融合之后图像: 说明是真的没问题了!(边上还有点黑的,可以直接裁了,比较懒了!) OpenCV4系统化学习 深度学习系统化学习 推荐阅读 OpenCV4.8+YOLOv8对象检测C++推理演示 ZXING+OpenCV打造开源条码检测应用 总结| OpenCV4 Mat操作全接触 三行代码实现 TensorRT8.6 C++ 深度学习...
最后一步是将两个Mat对象拼接到新的Mat对象中,可以使用以下代码: ```markdown ```java // 将第一张图片拷贝到结果Mat的左侧 Mat left = new Mat(result, new Rect(0, 0, img1.cols(), img1.rows())); img1.copyTo(left); // 将第二张图片拷贝到结果Mat的右侧 Mat right = new Mat(result, ...
importorg.opencv.core.Range; publicclassTest { /** * 横向拼接两个图像的数据(Mat),该两个图像的类型必须是相同的类型,如:均为CvType.CV_8UC3类型 * @param m1 要合并的图像1(左图) * @param m2 要合并的图像2(右图) * @return 拼接好的Mat图像数据集。其高度等于两个图像中高度较大者的高度;其...
#include "opencv2/stitching/detail/blenders.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/camera.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/exposure_compensate.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/matchers.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/motion_estimators.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/...
1.重构了Opencv图像拼接的源代码,整个代码是面向过程的; 2.在赵春江源码分析基础上,对一些细节部分进行说明。 代码链接:https://github.com/mhhai/ImageStitch 二.特征点检测 一切起源于这段代码 Ptr 1. finder =newOrbFeaturesFinder();这段代码生成了一个OrbFeaturesFinder对象,其构造函数为: ...
openCV SURF 算法对两幅图像匹配并用加权平均法融合拼接_opencv adjustmat,opencv surf 参数-C/C++代码类资源St**旧事 上传1.22 MB 文件格式 7z openCV SURF 匹配 加权平均法 拼接 用的是64位系统,故下载后需根据自己的系统以及路径配置opencv库 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:5 积分 电信网络下载 ...
4Matpanorama_01=Mat::zeros(Size(w,h),CV_8UC3); 5Rectroi; 6roi.x=0; 7roi.y=0; 8roi.width=left.cols; 9roi.height=left.rows; 10 11//获取左侧与右侧对齐图像 12left.copyTo(panorama_01(roi)); 13Matpanorama_02; 14warpPerspective(right,panorama_02,H,Size(w,h)); ...
4Matpanorama_01=Mat::zeros(Size(w,h),CV_8UC3); 5Rectroi; 6roi.x=0; 7roi.y=0; 8roi.width=left.cols; 9roi.height=left.rows; 10 11//获取左侧与右侧对齐图像 12left.copyTo(panorama_01(roi)); 13Matpanorama_02; 14warpPerspective(right,panorama_02,H,Size(w,h)); ...
经过分析发现:效果不好的原因是像素叠加的时候没有考虑左右两侧图像的位置信息,直接通过手动指定了融合区域跟阈值,而不是根据图像实际位置由图像生成mask层,根据mask层动态生成融合图像重叠区域的阈值,如此可以解决融合不够自然或者看上去拼接效果不好。最终改进之后的两张图像拼接效果如下: ...
关于OpenCV的Mat图像拼接 如果要实现两个图片横向拼接一起,若通过遍历每个Mat的每个元素值,拷贝到新的Mat中,性能问题突出。 colRange方法是指定一个区域范围作为选区,返回这个选区,它也是Mat类型。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17...