labview图片合并

时间: 2023-07-29 19:03:02 浏览: 525
LabVIEW是一种流程式编程语言及开发环境,用于控制测量和自动化系统。在LabVIEW中,图片合并是通过使用图像处理模块进行操作的。 要实现图片合并,首先需要将需要合并的图片加载到LabVIEW中。可以使用图像处理模块中的VI来读取和显示图片。在读取图片后,可以使用图像处理VI来对图像进行裁剪、缩放或旋转等操作,以使得两幅图片的尺寸和角度相适应。 一种常见的图片合并方法是将两幅图片叠加在一张背景图片之上。在LabVIEW中,可以使用图像处理模块VI来创建一个新的图像,作为背景图片。然后,可以使用另一个VI将需要合并的两幅图片叠加在背景图片上。 叠加图片时,可以选择不同的融合模式,如叠加、透明度或混合等。在LabVIEW中,可以使用图像处理VI来设置这些参数。 完成图片合并后,可以使用保存图像VI将合并后的图片保存到本地磁盘上,以供后续使用或展示。 LabVIEW提供了强大的图像处理工具和函数库,使得图片合并变得简单而灵活。通过结合流程式编程的特点,用户可以根据具体需求自由设计和调整图片合并的流程。无论是简单的叠加还是复杂的图像合成,LabVIEW都能提供强大的支持。

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import cv2 as cv import numpy as np def cv_show(name,img): cv.imshow(name,img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() def detectAndDescribe(image): gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() (kps,features)=sift.detectAndCompute(image,None)#这里的kps是一个特征点对象,,属性有.pt关键点坐标 #.angle关键点方向 .response响应强度 .size该点的直径大小 kps = np.float32([kp.pt for kp in kps])#此刻得到kps特征点对象中每一个特征点的坐标。 return (kps,features) def matchKeypoints(kpsA,kpsB,features1,features2,ratio): bf = cv.BFMatcher() rawMatches = bf.knnMatch(features1,features2,2)#rawMatcher是一个Dmatch型对象,属性有.distance描述符间距离 #.trainIdx样本图像特征点标识符,.queryIdx测试图像的特征点标识符,.imgIdx训练图像的索引 matches = [] for m,n in rawMatches: if m.distance 4: pts1 = np.float32([kpsA[i] for (_,i) in matches])#将测试图像的坐标储存到Pts1里 pts2 = np.float32([kpsB[i] for (i,_) in matches])#将样本图像的坐标储存到pts2里 # 计算视角变换矩阵H #参数一,测试图像的特征点坐标,参数二,样本图像的特征点坐标,参数三,RANSAC算法: #RANSCA原理, 因为拟合一条直线只需要两个点,因此我们每次随机选取两个点,做出直线,划定一个距离,判断落在直线周围距离范围点的个数, # 不断的迭代,直到找出拟合的直线,使得点落在上面最多的拟合曲线 #参数四:参数范围1~10,原图像的点经过变换后点与目标图像上对应点的误差,超过了就是outlier (H, status) = cv.findHomography(pts1, pts2, cv.RANSAC, 5) return (matches, H, status) return None imageA = cv.imread("E:/opencv/picture/right1.jpg") imageB = cv.imread("E:/opencv/picture/left1.png") (kpsA,features1)=detectAndDescribe(imageA) (kpsB,features2)=detectAndDescribe(imageB) M = matchKeypoints(kpsA, kpsB, features1, features2, 0.75) (matches, H, status) = M # 将图片A进行视角变换,result是变换后图片 result = cv.warpPerspective(imageA, H, (imageA.shape[1] + imageB.shape[1], imageB.shape[0])) cv_show('result1',result) result[0:imageB.shape[0], 0:imageB.shape[1]] = imageB cv_show('result2', result) 经常遇到的一个错误: new style getargs format but argument is not a tuple 针对这句代码:result = cv.warpPerspective(imageA,M,[imageA.shape[1]+imageB.shape[1],max(imageA.shape[0],imageB.shape[0])]) 原因是size那个参数应该是tuple(),而不是list[]。即应该是()而不是[]。 下面讲一下这个案例的大体过程: 1.首先我们是通过SIFT算法找到两张图(right,left)的特征点及特征向量,并把特征点的坐标储存起来。 2.通过蛮力匹配算法的得到kWmatches对象,将kWmatches对象的queryIdx和trainIdx给存起来,其中features1对应的图像为样本图像 3.求出样本图像的特征点坐标和测试图像的特征点坐标,找出这两坐标矩阵的H变换公式(利用RANSAC算法),将H变换公式对right图像做透视变换,得到拼接后的右边图像 4.将left原图赋给result对应的ROI区域,大功告成。

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