chooseOneImageBtn->setText("选择第一张图片"); QPushButton * chooseTwoImageBtn = new QPushButton(this); chooseTwoImageBtn->move(chooseOneImageBtn->x()+chooseOneImageBtn->width()+20,0); chooseTwoImageBtn->setText("选择第二张图片"); QPushButton * submitBtn = new QPushButton(this); ...
初始两图像,进行拼接 可以实现两张图像拼接融合 三:完整源码分享 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp>//图像融合 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp>//拼接算法 #include <opencv2/calib3d.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> using namespace std; using ...
我们可以使用OpenCV warpPerspective()函数。它以图像和单应矩阵作为输入。 登录后复制# Apply panorama correctionwidth = trainImg.shape[1] + queryImg.shape[1]height = trainImg.shape[0] + queryImg.shape[0]result = cv2.warpPerspective(trainImg, H, (width, height))result[0:queryImg.shape[0], 0...
然后就可以根据这些筛选出的相似点计算变换矩阵,当然 OpenCV 也提供了相应的接口方便我们的计算,而具体的代码实现也可以在 OpenCV 的 Python tutorial 中找到[1]。 图片拼接 计算出变换矩阵后,接下来就是第二步,用计算出的变换矩阵对其中一张图做变换,然后把变换的图片与另一张图片重叠在一起,并重新计算重叠区域...
一.实验内容: 利用sift算法,实现全景拼接算法,将给定的两幅图片拼接为一幅. 二.实验环境: 主机配置: CPU :intel core i5-7300 2.50GHZ RAM :8.0GB 运行环境:win10 64位操作系统 开发环境:python3.7 三.核心算法原理: 1.SIFT算法
图像处理新手入门必备教程:基于OpenCV Python的数字图像处理实战,计算机博士精讲图像拼接、图像分割、图像识别、边缘检测,究极通俗易懂! 831 -- 0:30 App 基于Python+OpenCV对多张图片进行全景图像拼接(除鬼影和消除裂缝) 345 -- 1:52 App 用python实现图像拼接 581 -- 0:44 App OpenCV图像拼接 130 -- 0...
首先导入所使用的Python工具包,使用的是numpy的数据科学工具包,以及OpenCV的图像处理包。 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnp 将图像信息转换为矩阵信息进行储存 代码语言:javascript 复制 img=cv2.imread("./pic1.jpeg").astype(np.float32)H,W,C=img.shape ...
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为0.5或0.25。
使用OpenCV 和 Python 实现更好的图像拼接 改进的图像拼接结果 限制和缺点 注:本文翻译自博客《Image Stitching with OpenCV and Python》,详细的代码解释请阅读原文。 在本教程中,您将学习如何使用 Python、OpenCV 和 cv2.createStitcher和cv2.Stitcher_create功能。使用今天的代码,您将能够将多个图像拼接在一起,创建...
环境:python3.5.2 + openCV3.4 1.算法目的 将两张相同场景的场景图片进行全景拼接。 2.算法步骤 本算法基本步骤有以下几步: 步骤1:将图形先进行桶形矫正 没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样: 图片越多拼接可能就会越夸张。 本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换(Homography)之后图片产生...