OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接,该模块通过简单的高级API设置,可以获得比较好的图像拼接效果,OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher,只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。 Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode); ...
图像拼接的完整流程如上所示,首先对输入图像提取鲁棒的特征点,并根据特征描述子完成特征点的匹配,然后根据已经匹配的特征点对得到相邻图像的位置关系从而进行图像配准,由于直接进行图像配准会破坏视场的一致性,因而先将图像投影在球面或者柱面上,最后计算相邻图像的拼缝并完成重叠区域的融合,得到最终的全景图像。 1.2 目标...
Matleft=imread("C:/Users/86177/Desktop/image/a11.png");//左侧:图片路径 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...
这个函数实现在指定图像窗口上创建一个控制条,这个控制条具有指定的参数控制范围,可以通过回调函数,执行对应的操作。 第一个参数:const修饰的string类型的引用trackbarname,表示控制条的名称 第二个参数:const修饰的string类型的引用winname,表示控制条所在的图像窗口的名称 第三个参数:int型的指针value,表示滑块的控制位...
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。
1. 理解OpenCV中图像拼接的基本原理 图像拼接的基本原理是通过检测两幅或多幅图像中的特征点,并计算这些特征点之间的匹配关系,从而确定图像之间的相对变换。接着,通过图像变换将这些图像对齐,并在重叠区域进行融合,以生成一幅包含所有输入图像内容的单一图像。 2. 学习OpenCV C++ API中与图像拼接相关的函数 在OpenCV...
1. 绪言 图像拼接算是传统计算机视觉领域集大成者的一个方向,涉及的步骤主要有:特征点提取、特征匹配、图像配准、图像融合等。如下图1.1 是opencv图像拼接的流程图,图像拼接方向涉及的研究方向众多,如特征提取方向就有常用的SIFT、SURF、ORB等,这些特征提取方法在slam
twoImagePath= QFileDialog::getOpenFileName(this,"选择图像","/Users/yangwei/Downloads/","Image File(*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)"); qDebug()<<twoImagePath; }voidVideo_Player_Splicing_Image::showResultImage(){ Mat oneMat=imread(oneImagePath.toStdString().c_str()); ...
通过单应矩阵来对图像进行仿射变换; 两图像拼接,重叠部分融合; 裁剪以获得美观的最终图像。 OpenCV实践 OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口,对于其背后的算法,尚未可知(该函数接口是调用其它的C语言进行实现),查阅官方文档,并未找到完全对应上的内容。