2.2 图像拼接 (1)cv.hconcat、cv.vconcat函数 hconcat()横向拼接 cv.hconcat(src [,dst]) -> dst 其中,参数src必填,src是一个拼接集合,输入时可用[A, B, C](数组个数>=1即可)表示要拼接的mat数组或ndarray数组,dst表示拼接后的数组。示例: pic1 = r'D:\Image Quality Note\Note8\reba1.jpg' img...
printf( "image file : %s n", files[i].c_str); images.push_back(imread(files[i])); } // 设置拼接模式与参数 Mat result1, result2, result3; Stitcher::Mode mode = Stitcher::PANORAMA; Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode); // 拼接方式-多通道融合 autoblender = detail::Ble...
从上图可以看出,两图的拼接并不自然,原因就在于拼接图的交界处,两图因为光照色泽的原因使得两图交界处的过渡很糟糕,所以需要特定的处理解决这种不自然。这里的处理思路是加权融合,在重叠部分由前一幅图像慢慢过渡到第二幅图像,即将图像的重叠区域的像素值按一定的权值相加合成新的图像。 //优化两图的连接处,使得拼...
files[i].c_str); images.push_back(imread(files[i])); } // 设置拼接模式与...
--save_graph <file_name> 将匹配的图形以点的形式保存到文件中, Nm 代表匹配的数量,NI代表正确匹配的数量,C 表示置信度 /*图像融合参数:*/ --warp (plane|cylindrical|spherical|fisheye|stereographic|compressedPlaneA2B1|compressedPla neA1.5B1|compressedPlanePortraitA2B1|compressedPlanePortraitA1.5B1|paniniA2...
stitching_detailed 图像拼接流程 【stitching_detailed程序运行流程】 1.命令行调用程序,输入源图像以及程序的参数 2.特征点检测,判断是使用surf还是orb,默认是surf。 3.对图像的特征点进行匹配,使用最近邻方法,将最优的匹配的置信度保存下来,同时保存两幅图像匹配特征点的单应性矩阵。
Matright=imread("C:/Users/86177/Desktop/image/a22.png");//右侧:图片路径 imshow("left",left); imshow("right",right); AI代码助手复制代码 Step2:特征点提取和匹配 用SIFT算法来实现图像拼接是很常用的方法,虽说SURF精确度和稳定性不及SIFT,但是其综合能力还是优越一些 ...
OpenCV常用图像拼接方法(一):直接拼接(硬拼) OpenCV常用图像拼接方法(二):基于模板匹配拼接 OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接 OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接 本篇博客是Stitcher类的扩展介绍,通过例程stitching_detailed.cpp的使用和参数介绍,帮助大家了解Stitcher类拼接的具体步骤和方法,先看...
printf("image file : %s \n", files[i].c_str()); images.push_back(imread(files[i])); } // 设置拼接模式与参数 Mat result1, result2, result3; Stitcher::Mode mode = Stitcher::PANORAMA; Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode); ...