python利用OpenCV拼接四张图像

以下是python利用OpenCV拼接四张图像的示例代码：

import cv2

# 读取四张图像，注意需要保证四张图像的尺寸一致
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
img3 = cv2.imread('image3.jpg')
img4 = cv2.imread('image4.jpg')

# 将四张图像拼接成一张大图像，按照从左到右、从上到下的顺序排列
result = cv2.vconcat([cv2.hconcat([img1, img2]), cv2.hconcat([img3, img4])])

# 显示拼接后的图像
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，使用了OpenCV的`cv2.imread()`函数读取四张图像，然后利用`cv2.hconcat()`和`cv2.vconcat()`函数将这四张图像拼接成一张大图像。其中，`cv2.hconcat()`函数可以将两张图像水平拼接，`cv2.vconcat()`函数可以将两张图像垂直拼接。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示拼接后的图像。

相关问题

python opencv拼接多张带角度图片

在使用Python和OpenCV拼接多张带角度的图片时，可以按照以下步骤进行操作：

首先，导入OpenCV库和NumPy库，确保安装了这两个库。

接下来，读取多张图片，可以使用OpenCV的cv2.imread()函数，将图片路径作为参数传入，读取图片并储存在变量中。

然后，使用OpenCV的cv2.resize()函数，将所有的图片统一调整为相同的大小，以便进行拼接。可以选择将目标图片的大小作为参数传入，也可以指定一个统一的大小。

接下来，对于所有的图片，例如可以先选择其中一张作为基准图像，然后将其他图片与基准图像进行角度旋转的拼接。可以使用OpenCV的cv2.warpAffine()函数，传入待旋转的图片、旋转矩阵和目标大小作为参数。旋转矩阵可以使用OpenCV的cv2.getRotationMatrix2D()函数，将旋转中心、旋转角度和缩放因子作为参数传入。

最后，将拼接后的图片保存为新的图片文件，可以使用OpenCV的cv2.imwrite()函数，传入保存路径和拼接后的图片作为参数进行保存。

需要注意的是，拼接的结果可能受到图片的尺寸、角度差异等因素的影响，因此在实际操作中可能需要进行一些调整，例如调整拼接顺序、调整旋转中心、调整旋转角度等。

总结起来，通过读取和调整多张带角度的图片大小，然后进行角度旋转并拼接，最后保存拼接后的图片，就可以实现Python和OpenCV拼接多张带角度图片的操作。

python opencv 多张图像拼接

可以使用OpenCV中的warpPerspective()方法和findHomography()方法来实现多张图像的拼接。具体步骤如下：

1.读取多张图像并提取它们的特征点。

2.对于每两张图像，使用OpenCV中的findHomography()方法计算它们之间的单应矩阵。

3.使用OpenCV中的warpPerspective()方法将每张图像转换为拼接后的图像中的位置。

4.将所有转换后的图像拼接在一起。

下面是一个示例代码，假设我们有三张图像im1、im2和im3，它们已经被读取并且我们已经计算出了它们之间的单应矩阵h12、h23和h31：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
im1 = cv2.imread('image1.jpg')
im2 = cv2.imread('image2.jpg')
im3 = cv2.imread('image3.jpg')

# 提取特征点
detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
matcher = cv2.FlannBasedMatcher({'algorithm': 0, 'trees': 5}, {})

kpts1, desc1 = detector.detectAndCompute(im1, None)
kpts2, desc2 = detector.detectAndCompute(im2, None)
kpts3, desc3 = detector.detectAndCompute(im3, None)

matches12 = matcher.knnMatch(desc1, desc2, 2)
matches23 = matcher.knnMatch(desc2, desc3, 2)
matches31 = matcher.knnMatch(desc3, desc1, 2)

# 计算单应矩阵
pts1 = []
pts2 = []
for m in matches12:
    if len(m) == 2 and m[0].distance < m[1].distance * 0.7:
        pts1.append(kpts1[m[0].queryIdx].pt)
        pts2.append(kpts2[m[0].trainIdx].pt)

pts1 = np.array(pts1)
pts2 = np.array(pts2)

h12, status = cv2.findHomography(pts1, pts2, cv2.RANSAC, 5.0)

pts1 = []
pts2 = []
for m in matches23:
    if len(m) == 2 and m[0].distance < m[1].distance * 0.7:
        pts1.append(kpts2[m[0].queryIdx].pt)
        pts2.append(kpts3[m[0].trainIdx].pt)

pts1 = np.array(pts1)
pts2 = np.array(pts2)

h23, status = cv2.findHomography(pts1, pts2, cv2.RANSAC, 5.0)

pts1 = []
pts2 = []
for m in matches31:
    if len(m) == 2 and m[0].distance < m[1].distance * 0.7:
        pts1.append(kpts3[m[0].queryIdx].pt)
        pts2.append(kpts1[m[0].trainIdx].pt)

pts1 = np.array(pts1)
pts2 = np.array(pts2)

h31, status = cv2.findHomography(pts1, pts2, cv2.RANSAC, 5.0)

# 转换图像
size = (im1.shape[1] + im2.shape[1] + im3.shape[1], im1.shape[0])
im12 = cv2.warpPerspective(im1, h12, size)
im23 = cv2.warpPerspective(im2, np.dot(h23, h12), size)
im31 = cv2.warpPerspective(im3, np.dot(h31, np.dot(h23, h12)), size)

# 拼接图像
result = np.zeros((im1.shape[0], size[0], 3), dtype=np.uint8)
result[:, :im1.shape[1], :] = im1
result[:, im1.shape[1]:im1.shape[1] + im2.shape[1], :] = im2
result[:, im1.shape[1] + im2.shape[1]:, :] = im3

mask = np.zeros((im1.shape[0], size[0]), dtype=np.uint8)
mask[:, :im1.shape[1]] = 255
mask = cv2.warpPerspective(mask, h12, size)
result = cv2.seamlessClone(im12, result, mask, (im1.shape[1], 0), cv2.NORMAL_CLONE)

mask = np.zeros((im1.shape[0], size[0]), dtype=np.uint8)
mask[:, :im1.shape[1] + im2.shape[1]] = 255
mask = cv2.warpPerspective(mask, np.dot(h23, h12), size)
result = cv2.seamlessClone(im23, result, mask, (im1.shape[1] + im2.shape[1], 0), cv2.NORMAL_CLONE)

mask = np.zeros((im1.shape[0], size[0]), dtype=np.uint8)
mask[:, im1.shape[1]:] = 255
mask = cv2.warpPerspective(mask, np.dot(h31, np.dot(h23, h12)), size)
result = cv2.seamlessClone(im31, result, mask, (im1.shape[1] + im2.shape[1], 0), cv2.NORMAL_CLONE)

# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()