精华内容
下载资源
问答
  • 主要为大家详细介绍了opencv实现多张图像拼接功能,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • OpenCV图像拼接,OpenCV扩展模块配置 VS2015,OpenCV3.1.0点扩展模块环境配置。 两张图像拼接多张图像拼接。 技术交流 资源共享 博主QQ:68823886

    OpenCV图像拼接,OpenCV扩展模块配置 
    VS2015,OpenCV3.1.0点扩展模块环境配置。
    两张图像拼接,多张图像拼接。

    技术交流 资源共享 博主QQ:68823886

    展开全文
  • 主要为大家详细介绍了python实现多张图片拼接成大图,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • C++ OpenCV 两张,优化多张图像拼接图像融合。 两张图像拼接,可以显示拼接步骤的每一张图像,论文插图。surf特征点,然后计算变换矩阵,ransac剔除错误匹配点,图像融合。 多张图像拼接,现有的算法拼接较慢,...

    C++ OpenCV 两张,优化多张图像拼接,图像融合。 
    两张图像拼接,可以显示拼接步骤的每一张图像,论文插图。surf特征点,然后计算变换矩阵,ransac剔除错误匹配点,图像融合。
    多张图像拼接,现有的算法拼接较慢,优化后的算法保持原来效果的情况下,速度有了提升。提高了拼接的精度和效率。
    多张图像拼接,依次两两拼接。
    环境VS2015 OpenCV3.10的contribute模块
    技术交流 资源共享 博主QQ:68823886

    展开全文
  • 本文参考:... 多张图像拼接:参考OpenCV4.1.1帮助文档中Examples—<samples/cpp/stitching_detailed.cpp> stitching_detailed 图像拼接流程 【stitching_detailed程序运行流程】 1.命令行调...

    本文参考:https://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/78798687

    多张图像拼接:参考OpenCV4.1.1帮助文档中Examples—<samples/cpp/stitching_detailed.cpp>

    stitching_detailed 图像拼接流程

    【stitching_detailed程序运行流程】

    1.命令行调用程序,输入源图像以及程序的参数

    2.特征点检测,判断是使用surf还是orb,默认是surf。

    3.对图像的特征点进行匹配,使用最近邻方法,将最优的匹配的置信度保存下来,同时保存两幅图像匹配特征点的单应性矩阵。

    4.删除置信度比较低的图像间的匹配,利用并查集算法,确保匹配图像的拼接集。

     5.对所有拼接集图像进行相机参数粗略估计,然后求出旋转矩阵。

    6.使用光束平均法进一步精准的估计出旋转矩阵。

    7.波形校正,水平或者垂直。

    8.曝光补偿器、接缝寻找器。

    9.融合,多频段融合,全景图。


    通过对【stitching_detailed源代码】的调整,加入拼接图片得到了全景图。具体代码请移步:【OpenCV】全景拼接_多张图像拼接

    【运行结果】

    没有使用 曝光补偿器 和 接缝拼接器。

    【程序代码】

    #include <iostream>
    #include <fstream>
    #include <string>
    #include "opencv2/opencv_modules.hpp"
    #include <opencv2/core/utility.hpp>
    #include "opencv2/imgcodecs.hpp"
    #include "opencv2/highgui.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/autocalib.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/blenders.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/timelapsers.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/camera.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/exposure_compensate.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/matchers.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/motion_estimators.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/seam_finders.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/warpers.hpp"
    #include "opencv2/stitching/warpers.hpp"
    #include "opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp"
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    using namespace cv::detail;
    
    int main()
    {
    	//获取图片路径
    	vector<String>image_names;  //所有图片名字
    	String filepath = "C:\\Users\\Desktop\\photo\\*.jpg";   //图片存储路径
    	glob(filepath, image_names, false);
    	size_t num_images = image_names.size(); //图片数量
    	cout << "检索到的图片为:" << endl;
    	for (int i = 0; i < num_images; ++i)
    	{
    		cout << "Image #" <<i+1<<": "<< image_names[i]<<endl;
    	}
    	cout << endl;
    
    	//存储图像、尺寸、特征点
    	vector<ImageFeatures> features(num_images);  //存储图像特征点
    	vector<Mat> images(num_images); //存储所有图像
    	vector<Size> images_sizes(num_images); //存储图像的尺寸
    	Ptr<Feature2D> featurefinder = xfeatures2d::SIFT::create();//特征点检测方法
    	for (int i = 0; i < num_images; ++i)
    	{
    		images[i] = cv::imread(samples::findFile(image_names[i]));//读取每一张图片
    		images_sizes[i] = images[i].size();
    		computeImageFeatures(featurefinder, images[i], features[i]);    //计算图像特征
    		//features[i].img_idx = i;
    		cout << "image #" << i + 1 << "特征点为: " << features[i].keypoints.size() << " 个"<<"  "<< "尺寸为: " << images_sizes[i] << endl;
    	}
    	cout << endl;
    
    	//图像特征点匹配
    	vector<MatchesInfo> pairwise_matches; //表示特征匹配信息变量
    	Ptr<FeaturesMatcher> matcher = makePtr<BestOf2NearestMatcher>(false, 0.3f, 6, 6); //定义特征匹配器,2NN方法
    	(*matcher)(features, pairwise_matches);  //进行特征匹配
    
    	//预估相机参数
    	Ptr<Estimator> estimator;
    	estimator = makePtr<HomographyBasedEstimator>();  //水平估计
    	vector<CameraParams> cameras;  //相机参数素组
    	(*estimator)(features, pairwise_matches, cameras);  //得到相机参数
    	cout << "预估相机参数:" << endl;
    	for (size_t i = 0; i < cameras.size(); ++i)
    	{
    		Mat R;
    		cameras[i].R.convertTo(R, CV_32F);
    		cameras[i].R = R;
    		cout << "camera #" << i + 1 << ":\n内参数矩阵K:\n" << cameras[i].K() << "\n旋转矩阵R:\n" << cameras[i].R << "\n焦距focal: " << cameras[i].focal << endl;
    	}
    	cout << endl;
    
    	//光束平差,精确相机参数
    	Ptr<detail::BundleAdjusterBase> adjuster;
    	adjuster = makePtr<detail::BundleAdjusterRay>();
    	(*adjuster)(features, pairwise_matches, cameras);
    	cout << "精确相机参数" << endl;
    	for (size_t i = 0; i < cameras.size(); ++i)
    	{
    		Mat R;
    		cameras[i].R.convertTo(R, CV_32F);
    		cameras[i].R = R;
    		cout << "camera #" << i + 1 << ":\n内参数矩阵K:\n" << cameras[i].K() << "\n旋转矩阵R:\n" << cameras[i].R << "\n焦距focal: " << cameras[i].focal << endl;
    	}
    	cout << endl;
    
    	//波形矫正
    	vector<Mat> mat;
    	for (size_t i = 0; i < cameras.size(); ++i)
    		mat.push_back(cameras[i].R);
    	waveCorrect(mat, WAVE_CORRECT_HORIZ); //水平校正
    	for (size_t i = 0; i < cameras.size(); ++i)
    		cameras[i].R = mat[i];
    	cout << endl;
    
    	//创建mask图像
    	vector<Mat> masks(num_images);
    	for (int i = 0; i < num_images; ++i)
    	{
    		masks[i].create(images[i].size(), CV_8U);
    		masks[i].setTo(Scalar::all(255));
    	}
    
    	//图像、掩码变换
    	vector<Mat> masks_warp(num_images);  //mask扭曲
    	vector<Mat> images_warp(num_images); //图像扭曲
    	vector<Point> corners(num_images);   //图像左角点
    	vector<Size> sizes(num_images);		 //图像尺寸
    	Ptr<WarperCreator> warper_creator=makePtr<cv::CylindricalWarper>();  //柱面投影
    	Ptr<RotationWarper> warper = warper_creator->create(static_cast<float>(cameras[0].focal));  //因为图像焦距都一样
    	for (int i = 0; i < num_images; ++i)
    	{
    		Mat K;
    		cameras[i].K().convertTo(K, CV_32F);
    		corners[i] = warper->warp(images[i], K, cameras[i].R, INTER_LINEAR, BORDER_REFLECT, images_warp[i]);  //扭曲图像images->images_warp
    		sizes[i] = images_warp[i].size();
    		warper->warp(masks[i], K, cameras[i].R, INTER_NEAREST, BORDER_CONSTANT, masks_warp[i]);  //扭曲masks->masks_warped
    	}
    	for (int i = 0; i < num_images; ++i)
    	{
    		cout << "Image #" << i + 1 << "  corner: " << corners[i] << "  " << "size: " << sizes[i] << endl;
    	}
    	cout << endl;
    
    	//图像融合
    	Ptr<Blender> blender; //定义图像融合器
    	blender = Blender::createDefault(Blender::NO, false); //简单融合方法
    	blender->prepare(corners, sizes);  //生成全景图像区域
    	for (int i = 0; i < num_images; ++i)
    	{
    		images_warp[i].convertTo(images_warp[i], CV_16S);
    		blender->feed(images_warp[i], masks_warp[i], corners[i]);  //处理图像 初始化数据
    	}
    	Mat result, result_mask;
    	blender->blend(result, result_mask);  //blend( InputOutputArray dst, InputOutputArray dst_mask  )混合并返回最后的pano。
    	imwrite("result.jpg", result);
    
    	return 0;
    }

    Standing up to your own...That would take a real hero.
    能勇敢地坚持自己,那才是真正的英雄。

    展开全文
  • 多张图片拼接成一幅全景图
  • Python之多张图片拼接

    千次阅读 2018-10-25 17:43:12
    在做图像处理时,线阵相机采集保存的图片高度不够,需要将多张图片拼接在一起,原图片大小是2048×1024,需要将三张纵向拼接,形成大小为2048×3072的图片。话不多说,直接上代码 #!usr/bin/python # -*- coding: ...

    参考:https://www.jianshu.com/p/9a4739420c9e

    在做图像处理时,线阵相机采集保存的图片高度不够,需要将多张图片拼接在一起,原图片大小是2048×1024,需要将三张纵向拼接,形成大小为2048×3072的图片。话不多说,直接上代码

    #!usr/bin/python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    import os
    from PIL import Image
    
    high_size = 1024#高
    width_size = 2048#宽
    
    path = 'loulan_1/'  #原图片路径
    savedpath = 'loulan_2/' #新图片保存路径
    imghigh = 3 #三张合并在一起
    
    imagefile = []
    i = 0
    
    filelist = os.listdir(path)
    for item in filelist:
        i += 1
        if(i % 3 != 0):
            imagefile.append(Image.open(path + item))
        else:
            imagefile.append(Image.open(path + item))
            left = 0
            right = high_size
            target = Image.new('RGB',(width_size,high_size*imghigh))
            print('ready to save')
            for image in imagefile:
                target.paste(image,(0,left,width_size,right))
                left += high_size#从上往下拼接,左上角的纵坐标递增
                right += high_size#左下角的纵坐标也递增
                target.save(savedpath + item ,quality=100)
                print('save once')
            print('image of %s have been saved' %(item))
            #清空数组
            imagefile = [] 

     

    展开全文
  • 目录图像映射与全景拼接图像拼接基本原理图像拼接基本流程图像拼接代码测试结果分析 图像映射与全景拼接 图像拼接基本原理 图像拼接基本流程 图像拼接代码测试 结果分析
  • 描述:美图秀秀快速将多张图片拼接成长图的方法 步骤: 打开美图秀秀,选择拼图 打开图片,选择图片拼接 选择添加图片 图片就长图拼接了
  • 作者changjianfeishui,源码MGXStitchImage,多张图片拼接为一张大图, 效果可参考微信群组头像
  • 包括提取特征点、特征点匹配、特征点提纯、预估相机参数、全面细化相机参数、图像变换、补偿曝光器、边缘拼接器、图像融合等功能,可对两以上的图片进行融合,得到效果很好的全景图。 运行结果:...
  • 如何使用OpenCV实现多张图像拼接

    千次阅读 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...
  • 问题描述:在h5 中 把一张图片切成多张图片,然后再页面中显示拼接成一张图片. 正常情况:图片 设置成这样,在正常手机上没有问题 ` width: 100%; display: block; ` 谷歌浏览器调试100% 没有问题 !...
  • 使用python将多张图片拼接成大图

    万次阅读 多人点赞 2018-10-26 12:27:02
    上次爬取了马蜂窝的游记图片,并解决了PIL模块的导入问题,现在直奔主题吧: import PIL.Image as Image import os IMAGES_PATH = 'D:\Mafengwo\photo\五月坦桑的暖风,非洲原野的呼唤\\' # 图片集地址 IMAGES_...
  • 使用python将多张图片拼接成大图 import PIL.Image as Image import os IMAGES_PATH = r'F:\pytorch-fcn\examples\voc\训练日志\IP\\' # 图片集地址 IMAGES_FORMAT = ['.jpg', '.JPG'] # 图片格式 IMAGE_SIZE = ...
  • //保存图象的数据,先把第一幅图象的第一行存进去,再存第二幅图象的第一行,然后再存 //第一幅图象的第二行,再存第二幅图象的第二行,以次类推 for(unsigned int i=0;i;I++) { memcpy(p3,p1,left_starX*(bmp1-...
  • 多张图片都是拍摄一栋楼,每张拍的图片都是楼的一部分。如何通过程序把这些图片拼接成一张楼的全部图。需要相同的部分要融合 [img=https://img-bbs.csdn.net/upload/202008/06/1596678191_457091.png][/img] 合成...
  • 主要为大家详细介绍了python实现单张图像拼接与批量图片拼接,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 在本机搭建的PHP开发环境上,进行多张图片拼接,一切都很顺利,我将20张尺寸为640*800的图片进行拼接成功后,便将图片和PHP文件放到服务器上进行测试。  却出现了以下的信息: Fatal error: Allowed memory size ...
  • Python中如何将多张图片拼接为一张

    千次阅读 2018-07-25 22:50:35
    方法一:https://www.zhaokeli.com/article/8344.html 方法二: 遇到的问题及解决方法: https://stackoverflow.com/questions/48248405/cannot-write-mode-rgba-as-jpeg ...
  • 1.img为行内元素 diplay默认为inline-block,将display改为block可以解决这个问题 2.img父级元素添加font-size:0% 3.将个img放在一个父元素中
  • Python批量将多张图片拼接为PDF

    万次阅读 2018-03-11 17:16:24
    最近碰到一个问题,想要把一个文件夹下的图片拼接起来生成一个PDF文件,并且该PDF文件每页都具有相同的A4大小。其实生成PDF这件事有许多方法可以办到,最简单可以用word或者acrobat,然而通过这些软件来生成PDF文件...
  • Android Canvas 多张图片拼接成长图

    千次阅读 2017-01-26 21:35:44
    容我慢写
  • 通过opencv2.4.9和VS2013写的三段代码,一段是n张图片实现360度拼接;二是任意两张图片进行拼接;三是对二拼接之后的优化
  • Python实现单张图像拼接与批量图片拼接.pdf
  • 本文实例为大家分享了python实现两张图片拼接为一张图片并保存的具体代码,供大家参考,具体内容如下这里主要用Python扩展库pillow中Image对象的paste()方法把两张图片拼接起来from os import listdirfrom PIL ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 115,810
精华内容 46,324
关键字:

多张图像拼接