翻译自https://www.pyimagesearch.com 基于OpenCV（Python）的图片拼接和全景图构建。“缝合”两张有重...
(2)opencv支持多张图像拼接,且无需按照图像拼接顺序依次传入,将转换后的Mat同放入一个数组matArray中,以传入图像拼接对象; (3)调用Stitcher类的默认初始化方法cv::Stitcher::create()创建图像拼接对象,将步骤(2)生成的图像数组matArray传入图像拼接stitch方法,可按照opencv的默认参数和流程生成全景图panoramaMat; (4)...
OpenCV作为标准API在计算机视觉市场中占据重要位置，其优化的C代码库使得性能得以提升。以SIFT特征为例，通过cv.xfeatures2d_SIFT().create()创建SIFT对象，然后进行关键点检测和描述符计算。利用FLANN匹配器进行两幅灰度图像的特征匹配，寻找最相似的区域，从而实现图片的无缝拼接。尽管现有的技术已经相当成熟...
那么要实现图像拼接需要那⼏步呢？简单来说有以下⼏步：1. 对每幅图进⾏特征点提取 2. 对对特征点进⾏匹配 3. 进⾏图像配准 4. 把图像拷贝到另⼀幅图像的特定位置 5. 对重叠边界进⾏特殊处理 好吧，那就开始正式实现图像配准。第⼀步就是特征点提取。现在CV领域有很多特征点的定义，⽐如...
Python-opencv（⼗）特征匹配和图像拼接 参考：⼿机的全景拍照功能可以将数张照⽚⽆缝凭借成⼀张长照⽚，⽤的便是特征匹配和图像拼接的相关算法。本⽂介绍基于Python-opencv的实现 SIFT特征匹配 理论部分懒得码字，搬运博客原⽂：SIFT（Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换匹配算法）是由...
Python+OpenCV通过手机录屏视频快速拼接出完整的长截屏图片 后端 - Python St**凝视上传43.99 MB文件格式zipPythonOpenCV 适用于手机无法长截图、截图内容较长、或者已有视频需要转成长图适合浏览的场景。 代码使用Python+cv2库实现,通过分析视频每一帧的图片并计算重合区域,最终完全精确的长图拼接。
它可以用来检测和识别不同的人脸,在图像中或实时识别物体,使用视频和网络摄像头分类不同的人类行为,跟踪摄像机的运动,跟踪像汽车、人类等移动物体,实时计数物体,将图像拼接在一起产生高分辨率图像,从图像数据库中找到类似的图像,从使用闪光灯拍摄的图像中去除红眼,提高图像质量,跟踪眼球运动,跟踪人脸等...
image=cv2.imread(imageFile)#图像像素930×704image=numpy.hstack((image,image))#将图像水平拼接一份,此时图像像素应该是930×1408#抠出一块图像作为模版,从左上角(100,200)到右下角(500,700)的区域templ=image[100:500,200:700]#模版匹配,匹配方法:标准化平方差res=cv2.matchTemplate(image,templ,1)minval...
1.3特征匹配(可以做全景图拼接---函数被专利保护) 目标是在img2中找出img1,思想是以img1的特征去在img中进行特征匹配。 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline img1 = cv2.imread('box.png', 0) img2 = cv2.imread('box_in_scene.png', 0) #第一步, ...
OpenCV有一个很稳定的估算方法拟合所有的相关点,findHomography函数。图像的几何变换对于图像全景拼接和特征点匹配具有最大意义。 2.2.4 图像的特征提取 图像的特征提取是图像处理的关键也是难点,图像的特征包含特征点及其所对应的描述子,这些可看作是图像的DNA。也就是描述一幅图像最基本的单元,图像如何进行什么变换,图...