所以要做图像拼接,尽量保证使用的是静态图片,不要加入一些动态因素干扰拼接。 opencv自带的拼接算法stitch opencv其实自己就有实现图像拼接的算法,当然效果也是相当好的,但是因为其实现很复杂,而且代码量很庞大,其实在一些小应用下的拼接有点杀鸡用牛刀的感觉。最近在阅读sticth源码时,发现其中有几个很有意思的地方。 1...
std::cout << "打开图片失败,请检查路径!" << std::endl; return 0; } //调整image2的大小与image1的大小一致,融合函数addWeighted()要求输入的两个图形尺寸相同 resize(image2, image2, Size(image1.cols, image1.rows)); //建立显示窗口 namedWindow(windowName); //在图像窗口上创建控制条 createTrack...
1 opencv图像拼接步骤 1.1 opencv图像拼接算法流程示意图 图像拼接算法主要由两个阶段组成:图像对齐/配准(image alignment/Registration)与图像合成/融合(image Compositing)。 1.2 opencv图像拼接主要步骤 (1)特征点检测与图像匹配(stitching_match:Features Finding and Images Matching) (2)计算图像间的变换矩阵(stitchin...
python opencv 将两个图片重叠在一块 opencv图像拼接 在opencv图像拼接【一】中,实现了图像的直接连接,那么本文将实现基于特征匹配的图像融合,就是两幅图像中会有相同的部分,根据图像中相同的特征,实现图像的“拼接”。 原图 特征点检测 特征点匹配 扭曲变换 融合处理 其实可以看到,两张图的颜色是有区别的。
拼接对准是图像拼接的核心部分,就是根据前面寻找到的匹配关系,将投影变换后的图片再次变换并合并成一张图片。需要注意的是,当大量图片拼接的时候,会出现错误累积的情况,我们采用“光束平差法”应对;同时还有插值计算的相关内容。 图像融合是用来消除由于几何校正、动态的场景或光照变化引起的相邻图像间的强度或颜色不连...
若拍摄过程中未固定曝光，会导致不同时刻拍摄的图片亮度不同，拼接后会出现明显的明暗变化。设置曝光补偿，使不同照片的整体亮度一致。2.6 拼缝计算和图像融合 拼缝是指图像重叠区域中最为相似的那条线。计算相邻两幅图像的拼缝位置后，在拼缝附近的像素使用融合算法，有效去除图像之间的错位和伪像，得到...
OpenCV图像拼接的原理主要分为两个阶段:图像对齐/配准(image alignment/Registration)和图像合成/融合(image Compositing)。 在图像对齐/配准阶段,主要包括以下步骤: 1.特征点检测与图像匹配:这是确定两张需要拼接的图像之间相同部分的关键步骤,通过检测并比对两张图片的特征点来确定如何对齐这两张图片。 2.计算图像间...
148.01 图片查找 P148) 48:22 149.02 图像拼接 P149) 56:16 150.01 虚拟计算器项目介绍 P150) 05:10 151.02 打开摄像头和创建Button类 P151) 29:12 152.03 点击操作 P152) 51:44 153.01 虚拟计算器bug修复和重复点击问题解决 P153) 24:32 工业缺陷检测应用,是用传统OpenCV好还是用深度学习YOLO模型...
拼接结果 可以看到通过变换视角,可以对图像进行拼接。当然距离真正的全景图像的合成还有点距离,比如说有明显边界,扭曲严重等问题。OpenCV3中提供了一个函数叫stitcher,可以得到比较好的拼接效果。接下来的一段时间就需要我去研究一下里面的实现了,敬请期待吧 →_→!
: # 第一次循环的图像为高斯金字塔的最小图片，依次通过拉普拉斯金字塔恢复到大图像 ls_ = cv2.pyrUp( ls_ = cv2.add(ls_, LS[i]) # 采用金字塔拼接方法的图像# image with direct connecting each halfreal = np.hstack((A[:, :cols / 2], B[:, cols / 2:])) # 直接的拼接cv2...