python+opencv实现图像拼接

标签: 机器视觉学习  python  计算机视觉  opencv

任务
拍摄两张图片去除相同部分,拼接在一起
原图
在这里插入图片描述
结果

在这里插入图片描述
步骤

  1. 读取两张图片
  2. 使用sift检测关键点及描述因子
  3. 匹配关键点
  4. 处理并保存关键点
  5. 得到变换矩阵
  6. 图像变换并拼接

代码实现

# 读取两个图片
    imageL = cv.imread('image/sift/test_left.jpg')
    grayL = cv.cvtColor(imageL, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    imageR = cv.imread('image/sift/test_right.jpg')
    grayR = cv.cvtColor(imageR, cv.COLOR_BGR2GRAY)


    # 检测两个图片关键点以及特征描述因子
    sift = cv.SIFT_create()
    kp1, des1 = sift.detectAndCompute(grayL, None)
    kp2, des2 = sift.detectAndCompute(grayR, None)
    print(kp1)

    # 进行匹配
    matcher = cv.BFMatcher(cv.NORM_L2)
    # k'n'nmatch对应参数费别为query,train
    rawMatcher = matcher.knnMatch(des1, des2, 2)

    # print(rawMatcher)

    # 对匹配到的特征点进行处理
    matchersTrain = []
    matchersQuery = []
    for matchA, matchB in rawMatcher:
        print(matchA,"第一个match的距离",matchA.distance)
        print(matchB, "第2个match的距离", matchB.distance)
        print("*"*50)
        # 两个match的距离从小到大进行排列
        if matchA.distance < matchB.distance*0.75:
            # 保存两个点在des中的位置
            matchersTrain.append(matchA.trainIdx)
            matchersQuery.append(matchA.queryIdx)

    H = 0
    # 得到大于4个坐标后计算变换矩阵
    if len(matchersTrain) > 4:
        # 获取两个图形中对应点的坐标
        print(matchersTrain)
        print(matchersQuery)
        # 获取关键点的列表
        locL = np.float32([kp1[i].pt for i in matchersQuery])
        locR = np.float32([kp2[i].pt for i in matchersTrain])
        # print(locL)
        # 获取变换矩阵
        # findHomography(srcPoints, dstPoints, method=None, r
        H, status = cv.findHomography(locR, locL, cv.RANSAC)
        print(H)

    else:
        print("没有找到足够的点来进行匹配")

    # 对右边图像进行变换
    # 左边图像为query,右边为train
    change = cv.warpPerspective(imageR, H, (imageL.shape[1] + imageR.shape[1], imageL.shape[0]))
    # cv.imshow('change', change)


    # 将图片合并
    change[0:imageL.shape[0], 0:imageL.shape[1]] = imageL

    # 显示原图片
    cv.imshow('left', imageL)
    cv.imshow('right', imageR)
    cv.imshow('result', change)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

扩展

  1. 这里对右边图像进行变换,右边变得模糊,可以修改代码对左边图像变换
  2. 这里只有两张图片拼接,可以封装实现多张图片拼接
  3. 可以修改代码实现上下图片的拼接
版权声明:本文为qq_38546597原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
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