在OpenCV中使用Python进行图像拼接是一个常见的任务,通常涉及读取图像、确定拼接方式(水平或垂直),然后执行拼接操作,并最后显示或保存结果。以下是一个详细的步骤指南,包括相应的代码片段: 1. 读取需要拼接的图像文件 首先,你需要使用OpenCV的cv2.imread()函数来读取需要拼接的图像文件。 python import cv2 # 读取图像...
import cv2:导入 OpenCV 库,用于图像处理和拼接。 2. 定义全景拼接类 classPanoramaStitching:""" 全景拼接 """def__init__(self):# 读取图像images = [cv2.imread(r'./img/1.jpg'), cv2.imread('./img/2.jpg'), cv2.imread('./img/3.jpg')]''' 这段代码使用了列表推导式,目的是对读取的图像...
# 将左图加入到变换后的右图像的左端即获得最终图像 result[0:image_left.shape[0], 0:image_left.shape[1]] = image_left # 返回全景拼接的图像 return result if __name__ == '__main__': # 注意图像顺序 m1 = r"C:\Users\Administrator\Desktop\\133.png" m2 = r"C:\Users\Administrator\De...
# 如果状态为“0”,则OpenCV成功执行图像拼接 if status == 0: # 检查我们是否应该从拼接图像中裁剪出最大的矩形区域 if args["crop"] > 0: # 在拼接图像周围创建一个10像素的黑色边框 print("[INFO] cropping...") stitched = cv2.copyMakeBorder(stitched, 10, 10, 10, 10, cv2.BORDER_CONSTANT, (...
opencv-contrib-python 4.9.0.80 opencv-python 4.9.0.80 原始图片 1.jpg 2.jpg 拼接结果 result.jpg 1. 图像降采样(可选) 这一步主要是为了加快之后特征提取和匹配的速度,减少后续计算量,如果不在意拼接速度,这一步可以省略。 注意,过度降采样会影响拼接结果的质量,一般根据原始图像的清晰度,可以设置降采样参数...
● image_stitching_simple.py:我们的简单版图像拼接只需不到 50 行 Python 代码即可完成! ● image_stitching.py:此脚本包括我的技巧,用于提取拼接图像的 ROI,以获得美观的结果。 cv2.createStitcher 和 cv2.Stitcher_create 函数 OpenCV 已经通过以下方法实现了类似于 Brown 和 Lowe 论文的方法cv2.createStitcher...
Python基于OpenCV&ORB和特征匹配的实时拼接(源码&部署教程) 2026 -- 56:54 App 图像拼接 单应性计算 图像转换 ||The Pipline of Image Stitching 3456 1 1:21:22 App 用Python把20000多张图片拼接合成一张高清大图,每个像素都是一张图片 805 1 10:59 App 3.关键接口和代码介绍- 9.3万 246 15:39:06...
在Ubuntu中,使用Python和OpenCV实现图像拼接的步骤如下: 安装OpenCV库: 如果你还没有安装OpenCV库,可以使用以下命令进行安装: pip install opencv-python 复制代码 编写Python代码: 接下来,你可以编写一个Python脚本来实现图像拼接。以下是一个简单的示例代码: import cv2 # 读取要拼接的图像 img1 = cv2.imread(...