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  • opencv多幅图像拼接算法
    千次阅读
    2020-12-15 16:06:07

    原理

    多张图片进行基于SIFT的特征检测算法,如果符合最小拼接要求大的关键点`matchKeypoints`数量,使用`OpenCV-Python`自带的`stitching`方法进行全景拼接,但是对于拼接后的黑边裁剪效果不好,可以修改优化。

    代码:https://download.csdn.net/download/xddwz/13695588

    使用方式

    python image_stitching.py --images images/scottsdale --output output.png --crop 1

    其中`images/scottsdale`为待拼接图像所在文件夹,`output.png`为处理拼接保存后的图像;这里使用了相对路径,因为在工程根目录下运行了终端。不确定在根目录最好使用完整的绝对路径。` --crop 1`为是否裁剪黑色边框,缺省则不裁剪。

     

    效果

    相比其他方式,因为使用了较好的匹配关键点,所以拼接没有`裂缝`,没有`鬼影`

    crop去除黑边之后的效果:

    如果匹配失败的话检查opencv-contrib-python的版本,我的是4.1.2.30,用3.3.0.10则可能匹配失败。

     

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    千次阅读 2021-06-27 00:53:07
    点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达 本文转自:opencv学堂拼接算法OpenCV中从2.4.x版本之后出来一个新的模型 图像拼接,该...

    点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶

    重磅干货,第一时间送达
    

    本文转自:opencv学堂

    拼接算法

    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);
    Stitcher::Status status = stitcher->stitch(imgs, pano);
    

    其中第一行代码是创建拼接Stitcher的指针,第二行代码是调用拼接算法,

    • imgs表示的输入参数,是一系列Mat对象的vector。

    • pano表示的输出结果,是拼接之后的Mat对象

    官方的例子得到效果是非常的好,输入的images如下:

    拼接结果如下:

    但是很多人按照官方的例子开始拼接自己的图像,就是各种掉坑,各种拼接都不出结果,想跟跟上面一样简单的调用两句代码完成几乎是个梦,其实这个API里面有很多参数设置,这个在官方的演示当中都没有详细交代,stitching拼接算法 流程图示如下:

    可见图像拼接是一个很复杂的算法,是由一系列的基础算法构成,这些基础算法如果你不是很了解,其实很难实现自己的图像拼接,这其中影响拼接算法stitch工作最常见几个算法子模块为:

    • 特征发现与描述子
      常见的特征可以选择SIFT、SURF、AKAZE、ORB等特征算子进行匹配

    • 相机参数
      不同的相机参数与设置会导致不同的结果

    • 融合方式(blender)
      不同的融合方式,也会导致不同结果

    • 各种阈值设置,特别是config threshold,如果无法特征匹配,记得把这个阈值调小点

    其它参数可以如何设置可以参考OpenCV的官方文档,总之无法拼接就去调参数,一般最后都会拼接成功,此外该算法速度比较慢,但是支持GPU执行,所以想要实时的可以尝试如何GPU下执行,我这里没有尝试 ,谁尝试过的可以留言分享,我负责置顶。

    代码演示

    另外在拼接的时候可以设置不同warper,这样会对拼接之后的图像生成不同效果,常见的效果包括

    • 鱼眼相机

    • 环视(平面曲翘)

    • 默认

    图示分别如下:

    演示代码如下:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main(int argc, char** argv) {
        vector<string> files;
        glob("D:/images/zsxq/1", files);
        vector<Mat> images;
        for (int i = 0; i < files.size(); i++) {
            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
        auto blender = detail::Blender::createDefault(detail::Blender::MULTI_BAND);
        stitcher->setBlender(blender);
    
        // 拼接
        Stitcher::Status status = stitcher->stitch(images, result1);
    
        // 平面曲翘拼接
        auto plane_warper = makePtr<cv::PlaneWarper>();
        stitcher->setWarper(plane_warper);
        status = stitcher->stitch(images, result2);
    
        // 鱼眼拼接
        auto fisheye_warper = makePtr<cv::FisheyeWarper>();
        stitcher->setWarper(fisheye_warper);
        status = stitcher->stitch(images, result3);
    
        // 检查返回
        if (status != Stitcher::OK)
        {
            cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << endl;
            return EXIT_FAILURE;
        }
        imwrite("D:/result1.png", result1);
        imwrite("D:/result2.png", result2);
        imwrite("D:/result3.png", result3);
    
        waitKey(0);
        return 0;
    }
    

    注意:一起运行速度比较慢!是真的比较慢!

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  • OpenCV简单的拼接多幅图像

    千次阅读 2018-11-04 10:05:05
    由于最近在学习超分辨率算法,但是大多数开源程序输入图片太大就显示显存不够,因此就把手机拍摄的图片先分割成一系列小的图片,超分辨率之后再拼接在一块 OpenCV的程序如下:比较简单,对5x5即25张图片进行拼接: ...

    由于最近在学习超分辨率算法,但是大多数开源程序输入图片太大就显示显存不够,因此就把手机拍摄的图片先分割成一系列小的图片,超分辨率之后再拼接在一块

    OpenCV的程序如下:比较简单,对5x5即25张图片进行拼接:


    #include <iostream>
    #include <core/core.hpp>
    #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include<opencv2/stitching.hpp>

    using namespace std;
    using namespace cv;
    int main()
    {
        int i = 0,j=0;
        Mat combine;
        Mat row[5][5], column[5];
        Mat com_row[5][5], con_column[5];

        row[0][0] = imread("C:\\test\\pic_div\\1-1.jpg");
        row[0][1] = imread("C:\\test\\pic_div\\1-2.jpg");
        row[0][2] = imread("C:\\test\\pic_div\\1-3.jpg");
        row[0][3] = imread("C:\\test\\pic_div\\1-4.jpg");
        row[0][4] = imread("C:\\test\\pic_div\\1-5.jpg");

        row[1][0] = imread("C:\\test\\pic_div\\2-1.jpg");
        row[1][1] = imread("C:\\test\\pic_div\\2-2.jpg");
        row[1][2] = imread("C:\\test\\pic_div\\2-3.jpg");
        row[1][3] = imread("C:\\test\\pic_div\\2-4.jpg");
        row[1][4] = imread("C:\\test\\pic_div\\2-5.jpg");

        row[2][0] = imread("C:\\test\\pic_div\\3-1.jpg");
        row[2][1] = imread("C:\\test\\pic_div\\3-2.jpg");
        row[2][2] = imread("C:\\test\\pic_div\\3-3.jpg");
        row[2][3] = imread("C:\\test\\pic_div\\3-4.jpg");
        row[2][4] = imread("C:\\test\\pic_div\\3-5.jpg");

        row[3][0] = imread("C:\\test\\pic_div\\4-1.jpg");
        row[3][1] = imread("C:\\test\\pic_div\\4-2.jpg");
        row[3][2] = imread("C:\\test\\pic_div\\4-3.jpg");
        row[3][3] = imread("C:\\test\\pic_div\\4-4.jpg");
        row[3][4] = imread("C:\\test\\pic_div\\4-5.jpg");

        row[4][0] = imread("C:\\test\\pic_div\\5-1.jpg");
        row[4][1] = imread("C:\\test\\pic_div\\5-2.jpg");
        row[4][2] = imread("C:\\test\\pic_div\\5-3.jpg");
        row[4][3] = imread("C:\\test\\pic_div\\5-4.jpg");
        row[4][4] = imread("C:\\test\\pic_div\\5-5.jpg");

        //cv::resize(a, a, cv::Size(1984, 1488), 0, 0, CV_INTER_LINEAR);
        //cv::resize(b, b, cv::Size(1984, 1488), 0, 0, CV_INTER_LINEAR);
        //cv::resize(c, c, cv::Size(1984, 1488), 0, 0, CV_INTER_LINEAR);
        //cv::resize(d, d, cv::Size(1984, 1488), 0, 0, CV_INTER_LINEAR);
        //水平拼接
        com_row[0][0] = row[0][0];
        com_row[1][0] = row[1][0];
        com_row[2][0] = row[2][0];
        com_row[3][0] = row[3][0];
        com_row[4][0] = row[4][0];
        for (i = 0; i < 5; i = i + 1)
        {
            for (j = 0; j < 4; j = j + 1)
            {
                hconcat(com_row[i][j], row[i][j+1], com_row[i][j+1]);
            }
            column[i] = com_row[i][4];   //产生的每一行的拼接图片
        }
        //垂直拼接
        con_column[0] = column[0];
        for (i = 0; i < 4; i = i + 1)
        {
            vconcat(con_column[i], column[i + 1], con_column[i + 1]);
        }
        combine = con_column[4];
        namedWindow("Combine", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("Combine", combine);
        imwrite("Combine.png", combine);
        cv::waitKey(1);

        system("pause");
        return 0;
    }

    拼接 之前的图片:

    拼接之后:

    展开全文
  • Opencv 实战五 图像拼接

    千次阅读 热门讨论 2022-05-13 13:55:24
    下面用opencv实现一下图像进行拼接 如下图所示,三张不同角度的图像最终拼接成一张全视角的图像 from imutils import paths import numpy as np import argparse import imutils import cv2 # 构造参数解析...

    图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术。
    下面用opencv实现一下多张图像进行拼接
    如下图所示,三张不同角度的图像最终拼接成一张全视角的图像
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    from imutils import paths
    import numpy as np
    import argparse
    import imutils
    import cv2
    
    # 构造参数解析器并解析参数
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-i", "--images",default='images', type=str, required=True,
                    help="path to input directory of images to stitch")
    ap.add_argument("-o", "--output", default='output.png',type=str, required=True,
                    help="path to the output image")
    ap.add_argument("-c", "--crop", type=int, default=0,
                    help="whether to crop out largest rectangular region")
    args = vars(ap.parse_args())  # vars函数是实现返回对象object的属性和属性值的字典对象
    
    print(args)  # {'images': 'images/scottsdale', 'output': 'output.png', 'crop': 1}
    # 匹配输入图像的路径并初始化我们的图像列表
    # rectangular_region = 2
    print("[INFO] loading images...")
    # 获取到每张待拼接图像并排序,如['第一张图片路径', 第二张图片路径',第三张图片路径']
    imagePaths = sorted(list(paths.list_images(args["images"])))
    # print(imagePaths)
    # imagePaths = ['IMG_1786-2.jpg',
    # 			  'IMG_1787-2.jpg',
    # 			  'IMG_1788-2.jpg']
    images = []
    
    # 遍历图像路径,加载每个路径,然后将它们添加到我们的路径中图像到stich列表
    for imagePath in imagePaths:
        image = cv2.imread(imagePath)
        images.append(image)
    
    # 初始化OpenCV的图像sticher对象,然后执行图像拼接
    print("[INFO] stitching images...")
    stitcher = cv2.createStitcher() if imutils.is_cv3() else cv2.Stitcher_create()
    (status, stitched) = stitcher.stitch(images)
    
    
    # print(status, stitched)
    # 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, (0, 0, 0))
            # cv2.imshow('123',stitched)
    
            # 将拼接图像转换为灰度
            gray = cv2.cvtColor(stitched, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            # cv2.imshow('456', gray)
            # 对灰度图像进行阈值二值化,
            # 这样所有大于零的像素都设置为255(前景),而其他所有像素都保持为0(背景)
            thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
            # cv2.imshow('789', thresh)
            # 在阈值图像中找到所有外部轮廓,然后找到 “最大 ”轮廓,它将是拼接图像的轮廓
            # cv2.RETR_EXTERNAL:只找外轮廓。cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE:输出少量轮廓点
            # 输出参数1:图像
            # 输出参数2:轮廓列表
            # 输出参数3:层级
            cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
            # print(cnts) #cnts包括三个数组:
            # print(len(cnts))
    
            cnts = imutils.grab_contours(cnts)
    
            ################################
            # imutils.grab_contours 的源码 :
    
                # # if the length the contours tuple returned by cv2.findContours
                # # is '2' then we are using either OpenCV v2.4, v4-beta, or
                # # v4-official
                # if len(cnts) == 2:
                #     cnts = cnts[0]
                # # if the length of the contours tuple is '3' then we are using
                # # either OpenCV v3, v4-pre, or v4-alpha
                # elif len(cnts) == 3:
                #     cnts = cnts[1]
                # # otherwise OpenCV has changed their cv2.findContours return
                # # signature yet again and I have no idea WTH is going on
                # else:
                #     raise Exception(("Contours tuple must have length 2 or 3, "
                #                      "otherwise OpenCV changed their cv2.findContours return "
                #                      "signature yet again. Refer to OpenCV's documentation "
                #                      "in that case"))
                # # return the actual contours array
                # return cnts
            ##################################
    
            # 抓取具有最大区域的轮廓(即拼接图像本身的轮廓),cv2.contourArea是求轮廓面积
            c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
            # print(c)
            # print(c.shape)
            # 为掩码分配内存,该掩码将包含拼接图像区域的矩形边界框
            mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8")
            # 计算出最大轮廓的边界框,使用边界矩形信息.使用 cv2.boundingRect(img) 函数,用一个最小的矩形,
            # 把找到的形状包起来,img是一个二值图,也就是它的参数;返回四个值,分别是 x,y,w,h;
            # 其中 x,y 是矩阵左上点的坐标,w,h 是矩阵的宽和高
            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
            # 使用cv2.rectangle给图像加框,我们在mask上绘制一个纯白色矩形。
            # 参数1:图像
            # 参数2:左上角坐标
            # 参数3:右下角坐标
            # 参数4:框的颜色
            # 参数5:框的粗细
            cv2.rectangle(mask, (x, y), (x + w, y + h), 255, -1)
    
            # 创建掩码的两个副本
            # 第一个mask,将逐渐缩小,直到它可以放入全景内部。
            minRect = mask.copy()
            # 第二个mask,将用于确定是否需要继续减小minRect的大小。
            sub = mask.copy()
            cv2.imshow('111',sub)
    
            # 保持循环,直到sub中没有更多的前景像素
            # 对二值化图像执行countNonZero。可得到非零像素点数(即外边框的像素点)
            print(cv2.countNonZero(sub))
            while cv2.countNonZero(sub) > 0:
                # 执行侵蚀形态学操作以减小minRect的大小。
                minRect = cv2.erode(minRect, None)
                cv2.imshow('333',minRect)
                # 从minRect中减去thresh ,一旦minRect中没有更多的前景像素,我们就可以从循环中断开
                sub = cv2.subtract(minRect, thresh)
    
            # 在最小矩形掩码中找到轮廓,然后提取边界框(x,y) - 坐标
            cnts = cv2.findContours(minRect.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                                    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
            cv2.imshow('444',cnts[0])
            cnts = imutils.grab_contours(cnts)
            c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
    
            # 使用边界框坐标来提取我们的最终拼接图像
            stitched = stitched[y:y + h, x:x + w]
    
            # 将输出拼接图像写入磁盘
            cv2.imwrite("result.jpg", stitched)
    
            # 将输出拼接图像显示到我们的屏幕
            cv2.imshow("Stitched", stitched)
            cv2.waitKey(0)
    
    # 否则,拼接失败,可能是由于检测不到足够的关键点
    
    else:
       print("[INFO] image stitching failed ({})".format(status))
    
    
    #执行
    python main.py --images images/ --output output.png --crop 1
    

    结果如下所示
    在这里插入图片描述
    有一说一opencv真的牛掰

    展开全文
  • OpenCV图像处理--常用图像拼接方法

    万次阅读 多人点赞 2021-10-15 14:57:10
    OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接
  • 读取指定目录下按照一定命名规格命名的图片,可循环读取多幅图片,并进行图像拼接。按照类似原理,可实现按照一定命名规格将图片存储到指定目录下。
  • 如何使用OpenCV实现图像拼接

    万次阅读 2019-09-03 10:52:10
    先来看看OpenCV官方的例子得到效果是非常的好,输入...低级别函数封装在detail命名空间中,展示了OpenCV算法实现的很步骤和细节,使熟悉如下拼接流水线的用户,方便自己定制。 这涉及到以下算法流程: 命令行调...
  • opencv多幅图像拼接算法

    千次阅读 2017-11-17 08:32:40
    现在正在做的一个项目,现将代码备份一下,循环可以设置任意幅图像拼接。 #ifndef debug #include #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  using namespace std;...
  • Opencv实战——图像拼接

    千次阅读 2022-06-01 15:44:32
      图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术,它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图,接可以看做是场景重建的一种特殊情况,其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动...
  • OpenCV C++案例实战十二《图像全景拼接

    千次阅读 热门讨论 2022-01-02 10:59:09
    OpenCV C++案例实战十二《图像全景拼接》前言一、OpenCV Stitcher1.功能源码2.效果二、图像全景拼接1.特征检测2.计算单应性矩阵3.透视变换4.图像拼接5.功能源码6.效果三、源码总结 前言 本文将使用OpenCV C++ 进行...
  • 3、如果找到了足够的匹配点,就能将两幅图拼接起来,拼接前,可能需要将第二图透视旋转一下,利用找到的关键点,将第二图透视旋转到一个与第一图相同的可以拼接的角度; 4、进行拼接; 5、进行拼接后的一些...
  • 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)...
  • 图像拼接(七):OpenCV单应变换模型拼接多幅图像

    万次阅读 热门讨论 2017-03-06 10:50:05
    求取每相邻两幅图像的单应矩阵拼接多幅图像,需要计算每相邻两幅图像的单应矩阵,上篇已经封装了求取单应矩阵的类,可以拿来用。 现有4幅图像:img1img1,img2img2,img3img3,img4img4。依次从右向左排列,拼接...
  • 由于已经计算出单应矩阵,可以使用该矩阵将第一张图像转换到第二张图像的平面上。对于在同一平面上的两张图像,一个很直观的思路是,迭代两幅图像,发现匹配的区域则覆盖,否则置为0。.........
  • 利用C++中的opencv进行图像拼接

    千次阅读 2022-05-25 16:37:36
    这篇文章依旧是记录采用C++复现...OpenCV常用图像拼接方法(二):基于模板匹配拼接_Color Space的博客-CSDN博客_图像拼接素材 图像拼接的程序的目的是将imgL(1)与imgR(2)拼接起来,方法是通过截取imgL中的一小.
  • 图像拼接、配准与美化,从涉及的个知识点出发,结合代码实践加深理解
  • OpenCV总结3——图像拼接Stitching

    千次阅读 多人点赞 2020-08-28 16:19:53
    之前折腾过一段时间配准发现自己写的一点都不准,最近需要进行图像拼接,偶然的机会查到了opencv原来有拼接的库,发现opencv处理配准之外还做了许多的操作,就这个机会查找了相关的资料,同时也研究了以下他的源...
  • 使用python-opencv进行图像拼接

    万次阅读 多人点赞 2019-02-01 22:12:27
    如果找到了足够的匹配点,就能将两幅图拼接起来,拼接前,可能需要将第二图透视旋转一下,利用找到的关键点,将第二图透视旋转到一个与第一图相同的可以拼接的角度; 进行拼接; 进行拼接后的一些处理,让...
  • 利用OpenCV实现图像拼接的代码

    万次阅读 2016-07-30 10:30:08
    图像拼接操作对序列图像一般要求重叠区域不少于10%,对序列图像进行特征点检测,可利用OpenCV中提供的角点检测方法来对序列图像进行特征点提取。特征点筛选采用RANSAC提取有效样本特征点,OpenCV提供了函数Find........
  • 网络上大都是在已排序的情况下进行全景拼接。...以方便后续的全景图像拼接。 源图像 x 10 ,顺序为(4 -8-6-3-5-2-10-9-1-7) 如何排序得到(1-2-3-4-5-6-7-8-9-10) 全景图像(1-2-3-4-5-6-7-8-9-10)
  • opencv 拼接两副图像是很好处理的,如左右拼接, 使用colRange,上下拼接,使用rowRange,这两个函数在opencv里封装的比较好,注意是左闭右边开的函数。 1 rowRange colRange inline Mat Mat::rowRange(int startrow...
  • 计算机视觉—opencv图像拼接

    千次阅读 2020-03-24 16:34:16
    文章目录一、图像拼接1、图像拼接技术2、图像拼接算法分类二、图像拼接基本步骤1、基本流程三、图像拼接原理1、特征匹配2、计算图像之间的变换结构3、图像配准4、图像变形5、根据multi-band bleing策略实现融合6、...
  • 参考opencv图像拼接代码,同样利用了OpenCVSharp复现一遍。 里面是使用了Winform开发的一个使用软件,有兴趣的朋友可以学习一下或者参考着继续开发;小功能比较,界面写的比较简单使用,但是总体还是可以实现...
  • python opencv 图像拼接

    万次阅读 多人点赞 2018-08-21 10:24:24
    高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接拼接时消去两幅图像相同的部分,实现拼接合成全景图。 具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分,如图所示:   用基于特征的图像拼接实现后: 设图像...
  • OpenMP是一种应用于多处理器程序设计的并行编程处理方案,它提供了对于并行编程的高层抽象,只需要在程序中添加...OpenCV中使用Sift或者Surf特征进行图像拼接算法,需要分别对两幅或多幅图像进行特征提取和特征描述
  • opencv图片全景拼接详解

    千次阅读 2016-11-21 19:36:25
    简介 基本的拼接方式参见: 《opencv实现图像拼接功能》  本博文基于取景模式讲解图像拼接。...在opencv源代码中stitching.cpp 是简单版图像拼接实例,参见《opencv实现图像拼接功能》。 st
  • 参考博客:OpenCV探索之路(二十四)图像拼接图像融合技术 SURF #include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/legacy/legacy.hpp" #include <...
  • opencv 图像拼接

    千次阅读 2018-11-01 16:41:53
    详细的图像拼接实例注释,但是觉得这个代码整体比较乱,接下来自己会整理一个更加有序的代码。 代码和数据可见 #include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;fstream&amp;gt; #include &...
  • 初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起,仅仅是图像几何空间的转移与合成,与图像内容无关。高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接拼接时消去两幅图像相同的部分,实现拼接合成全景图。具有相同尺寸的图...

空空如也

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