sift.shape[0]是什么意思

时间: 2024-06-05 19:09:46 浏览: 118
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利用 SIFT 实现图像拼接 python 代码

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`SIFT` 可能是指通过 SIFT 算法提取的图像特征，而 `sift.shape[0]` 则是获取这些特征的数量（即特征向量的数量）。在 Python 中，`shape` 属性用于获取数组或矩阵的大小（维度），返回一个元组。对于二维数组或矩阵来说，元组中的第一个元素表示行数，第二个元素表示列数。因此，`sift.shape[0]` 得到的就是 `SIFT` 特征向量的数量，即特征点的数量。
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- **特征匹配**：通过提取图像的关键点和描述子（如SIFT、SURF、ORB等）进行匹配。 - **模板匹配**：将一个已知模板与图像中的每个区域进行比较，找到最匹配的区域。 - **基于形状描述子的匹配**：如Hausdorff...
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shape based matching

形状基础匹配（Shape Based Matching）是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的技术，它主要用于识别和比较不同图像中的形状。该技术的核心是通过提取并比较图像的形状特征来判断两个对象是否相似或相同。这里，...

sift.shape[0]中的0是什么意思

sift是一个数组或矩阵，.shape是一个属性，返回数组或矩阵的维度。对于二维数组或矩阵，.shape返回一个元组，包含两...在Python中，索引从0开始，所以sift.shape[0]返回的是sift数组的第一维度，也就是行数。

import cv2 def dense_sift(img_path, feature_scale=20): img = cv2.imread(img_path) gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.SIFT_create() step_size = int(img.shape[0]/10) kp = [cv2.KeyPoint(x, y, feature_scale) for y in range(0, gray.shape[0], step_size) for x in range(0, gray.shape[1], step_size)] kp,des = sift.compute(gray, kp) x=1 return kp, des # 使用函数 kp, des = dense_sift('D:/ALL_DATA/3510pic/zbathtub/bathtub_0001(1).png') feature_scale=20是什么意思？

在这段代码中，feature_scale 是 dense_sift 函数的一个参数。它用于设置特征点的尺度大小，具体来说，它决定了SIFT算法中检测到的关键点的尺度。SIFT算法会在不同尺度下检测图像中的特征点，这些特征点可以用来...

下面这段代码什么意思：k = 500 #用标准库函数中的kmeans算法 model = KMeans(n_clusters=k).fit(im_sift) #将属于那张照片放进去，方便后边写类别矩阵 im_sift = np.append(im_sift, kind, axis=1) featureHist = np.zeros([i_max * j_max, k])  # 类别矩阵，将描述子投影到词汇上，每张图的特征直方图 for i in range(im_sift.shape[0]):     featureHist[int(im_sift[i, 128]), int(model[0,i])] += 1

具体来说，这里使用了k-means算法对图像的SIFT特征进行聚类，将其划分为k个簇。然后，将每个SIFT描述子映射到聚类中心上，得到一个长度为k的向量，表示该描述子所属的簇。最后，对于每个图像，使用特征向量构建特征...

import cv2 import numpy as np #读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('men4.jpg') img2 = cv2.imread('men3.jpg') #将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) #使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) #选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) #获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) #使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) #对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) #将第二张图像拼接到全景图中 result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 #输出全景图 cv2.namedWindow("result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进这段代码，使其能够输出匹配连线图

result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 # 输出全景图和匹配连线图 cv2.namedWindow("result", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('result', result) cv2.namedWindow("matches...

详细解释下面这段代码中model的意思：k = 500 #用标准库函数中的kmeans算法 model = KMeans(n_clusters=k).fit(im_sift) #将属于那张照片放进去，方便后边写类别矩阵 im_sift = np.append(im_sift, kind, axis=1) featureHist = np.zeros([i_max * j_max, k])  # 类别矩阵，将描述子投影到词汇上，每张图的特征直方图 for i in range(im_sift.shape[0]):     featureHist[int(im_sift[i, 128]), int(model[0,i])] += 1

在这段代码中， model ...最后，对于im_sift中的每一个SIFT描述子，通过model[0,i]来获取其所属的聚类中心编号，进而将其投影到相应的聚类中心上，并在对应的特征直方图中加1，最终得到了每张图像的特征直方图。

逐句解释下面这段代码：k = 500 #用标准库函数中的kmeans算法 model = KMeans(n_clusters=k).fit(im_sift) #将属于那张照片放进去，方便后边写类别矩阵 im_sift = np.append(im_sift, kind, axis=1) featureHist = np.zeros([i_max * j_max, k])  # 类别矩阵，将描述子投影到词汇上，每张图的特征直方图 for i in range(im_sift.shape[0]):     featureHist[int(im_sift[i, 128]), int(model[0,i])] += 1

这段代码主要是将图像的SIFT特征描述子进行聚类，并将其投影到...其中，featureHist[int(im_sift[i, 128]), int(model[0,i])]表示第i个SIFT特征描述子属于哪个聚类中心，然后将该聚类中心在特征直方图中的计数器加1。

import cv2 # 读取两幅待处理的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(img2, 100, 0.01, 10) # 对特征点进行亚像素定位 corners1 = cv2.cornerSubPix(img1, corners1, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 = sift.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(descs1, descs2) # 使用RANSAC算法进行匹配点筛选 src_pts = np.float32([kps1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对图像进行配准和拼接 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改进这段代码使其输出特征点连线图和拼接图

import cv2 import numpy as np # 读取两幅待处理的图像 ...result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

import cv2 import numpy as np def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() def get_img(path1,path2): img1 = cv2.imread(path1) img2 = cv2.imread(path2) #原图像变换为灰度图 img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) return img1,img2,img1_gray,img2_gray def get_info(img1_gray,img2_gray): # 尺度不变特征变换 sift = cv2.SIFT_create() # 关键点以及特征向量计算 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1_gray, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2_gray, None) kp1 = np.float32([kp.pt for kp in kp1]) kp2 = np.float32([kp.pt for kp in kp2]) return kp1,des1,kp2,des2 def get_match(kp1,kp2,des1,des2): # 特征点交叉检验 bf = cv2.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2,k=2) idx_pair=[] for m,n in matches: if m.distance<n.distance*0.75: idx_pair.append((m.queryIdx,m.trainIdx)) if len(idx_pair)>4: pt_list1 = np.float32([kp1[i] for (i, _) in idx_pair]) pt_list2 = np.float32([kp1[i] for (_, i) in idx_pair]) H,_ = cv2.findHomography(pt_list2,pt_list1,cv2.RANSAC,4) result = cv2.warpPerspective(img2, H, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1]] = img1 return result #main函数 path1='img1.jpg' path2='img2.jpg' img1,img2,img1_gray,img2_gray=get_img(path1,path2) kp1,des1,kp2,des2=get_info(img1_gray,img2_gray) result=get_match(kp1,des1,kp2,des2) cv_show('result',result)

这段代码是一个基于SIFT特征点匹配的图像拼接代码。代码中先读取了两张图片，然后将其转换为灰度图像，并利用SIFT算法提取各自的关键点和特征向量，之后利用BFMatcher进行特征点匹配，再进行交叉检验，得到匹配点对...

改进这段代码，使其输出匹配点连线图并对图像进行拼接输出全景图：import cv2 # 读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) # 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) # 获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) # 使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1], img1.shape[0])) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

import cv2 import numpy as np ...result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 # 输出全景图 cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

def des_distance(deep_des1,deep_des2): error = deep_des1-deep_des2 RMSE = np.sqrt(np.sum(np.square(error),axis=1))/float(deep_des1.shape[0]) return RMSE def deep_match(kp1_location,kp2_location,deep_des1,deep_des2,ratio): deep_kp1 = [] deep_kp2 = [] for i in range(deep_des1.shape[0]): des = np.tile(deep_des1[i],(deep_des2.shape[0],1)) error = des - deep_des2 RMSE = np.sqrt(np.sum(np.square(error),axis=1)/float(error.shape[1])) small_index = np.argsort(RMSE, axis=0) if RMSE[small_index[0]]< RMSE[small_index[1]]*ratio: deep_kp1.append((kp1_location[i][0],kp1_location[i][1])) deep_kp2.append((kp2_location[small_index[0]][0],kp2_location[small_index[0]][1])) #deep_des2 = np.delete(deep_des2, small_index[0], 0) return deep_kp1,deep_kp2 #match sift keypoints def match(kp1_location,kp2_location,deep_des1,deep_des2,ratio): deep_kp1 = [] deep_kp2 = [] des1 = np.matrix(deep_des1) des2 = np.matrix(deep_des2) for i in range(des1.shape[0]): des1_ = np.tile(des1[i],(des2.shape[0],1)) error = des1_ - des2 RMSE = np.sqrt(np.sum(np.square(error),axis=1)/float(error.shape[1])) small_index = np.argsort(RMSE, axis=0) if RMSE[small_index[0,0],0] < RMSE[small_index[1,0],0]*ratio: deep_kp1.append((kp1_location[i][0],kp1_location[i][1])) deep_kp2.append((kp2_location[small_index[0,0]][0],kp2_location[small_index[0,0]][1])) #deep_des2 = np.delete(deep_des2, small_index[0], 0) return deep_kp1,deep_kp2 def delete_duplications(kp1,kp2,des1,des2): temp_index = [] for i in range(kp1.shape[0]): for j in range(i+1,kp1.shape[0],1): if i!=j and (kp1[i]==kp1[j]).all(): temp_index.append(j) temp = list(set(temp_index)) kp1_ = np.delete(kp1,temp,0) des1_ = np.delete(des1,temp,0) temp_index = [] for k in range(kp2.shape[0]): for l in range(k+1,kp2.shape[0],1): if k!=l and (kp2[k]==kp2[l]).all(): temp_index.append(l) temp = list(set(temp_index)) kp2_ = np.delete(kp2,temp,0) des2_ = np.delete(des2,temp,0) return kp1_,kp2_,des1_,des2_

这是两个函数，第一个函数计算两个向量之间的欧式距离的均方根误差(RMSE)，第二个函数实现了用深度神经网络进行特征匹配。在第二个函数中，会对第一个特征向量与第二个特征向量进行比对，找到最小的RMSE，如果最小...

kp = [cv2.KeyPoint(x, y, 8) for y in range(0, gray.shape[0], 16) for x in range(0, gray.shape[1], 16)]中8和16是什么含义

在这段代码中，8是每个关键点的大小，16是关键点之间的间距。 具体来说，cv2.KeyPoint()函数中的第三...这样生成的关键点密度比较低，可以用于计算dense SIFT特征。而如果要计算SIFT特征，则可以使用更密集的关键点。

srcImg = cv.copyMakeBorder(img1, top, bot, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) testImg = cv.copyMakeBorder(img2, top, bot, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) img1gray = cv.cvtColor(srcImg, cv.COLOR_BGR2GRAY) img2gray = cv.cvtColor(testImg, cv.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() height = srcImg.shape[0] width = srcImg.shape[1] if len(good) > MIN_MATCH_COUNT: src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv.findHomography(src_pts, dst_pts, cv.RANSAC, 5.0) warpImg = cv.warpPerspective(testImg, M, (testImg.shape[1], testImg.shape[0]), flags=cv.WARP_INVERSE_MAP) # 查找左边界 left = next((col for col in range(width) if srcImg[:, col].any() and warpImg[:, col].any()), None) # 查找右边界 right = next((col for col in range(width-1, -1, -1) if srcImg[:, col].any() and warpImg[:, col].any()), None) res = np.zeros([height, width, 3], np.uint8) for row in range(0, height): for col in range(0, width): if not srcImg[row, col].any(): res[row, col] = warpImg[row, col] elif not warpImg[row, col].any(): res[row, col] = srcImg[row, col] else: srcImgLen = float(abs(col - left)) testImgLen = float(abs(col - right)) alpha = srcImgLen / (srcImgLen + testImgLen) res[row, col] = np.clip(srcImg[row, col] * (1-alpha) + warpImg[row, col] * alpha, 0, 255) 中的srcImg和testImg究竟是什么

在这段代码中，srcImg和testImg分别是img1和img2经过边界扩展后的图像。通过使用cv.copyMakeBorder函数，我们可以将原始图像的边界扩展一定的像素数，从而避免在后续的处理中出现边界不足的问题。...

srcImg = cv.copyMakeBorder(img1, top, bot, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) testImg = cv.copyMakeBorder(img2, top, bot, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) img1gray = cv.cvtColor(srcImg, cv.COLOR_BGR2GRAY) img2gray = cv.cvtColor(testImg, cv.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() height = srcImg.shape[0] width = srcImg.shape[1] if len(good) > MIN_MATCH_COUNT: src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv.findHomography(src_pts, dst_pts, cv.RANSAC, 5.0) warpImg = cv.warpPerspective(testImg, M, (testImg.shape[1], testImg.shape[0]), flags=cv.WARP_INVERSE_MAP) # 查找左边界 left = next((col for col in range(width) if srcImg[:, col].any() and warpImg[:, col].any()), None) # 查找右边界 right = next((col for col in range(width-1, -1, -1) if srcImg[:, col].any() and warpImg[:, col].any()), None) res = np.zeros([height, width, 3], np.uint8) for row in range(0, height): for col in range(0, width): if not srcImg[row, col].any(): res[row, col] = warpImg[row, col] elif not warpImg[row, col].any(): res[row, col] = srcImg[row, col] else: srcImgLen = float(abs(col - left)) testImgLen = float(abs(col - right)) alpha = srcImgLen / (srcImgLen + testImgLen) res[row, col] = np.clip(srcImg[row, col] * (1-alpha) + warpImg[row, col] * alpha, 0, 255) 中 为什么要用边界扩展,有什么用吗? 为什么不用的话会报溢出错误

在图像拼接中，我们需要将两张图像进行对齐，然后进行拼接。但是两张图像的大小可能不同，因此需要进行边界扩展，使得图像大小相同，扩展后的边界可以填充为黑色（或其他颜色）。 在代码中，使用边界扩展后，我们...

import cv2 # 读入视频文件 video = cv2.VideoCapture("video.mp4") # 创建并加载 RCNN 模型 model = cv2.dnn_DetectionModel("model.pb", "model.pbtxt") model.setInputSize(320, 320) model.setInputScale(1.0 / 127.5) model.setInputMean((127.5, 127.5, 127.5)) model.setInputSwapRB(True) # 循环处理每一帧 while True: # 读入视频帧 success, frame = video.read() if not success: break # 使用 RCNN 模型检测目标 detections = model.detect([frame], confThreshold=0.5, nmsThreshold=0.4)[0] # 遍历检测到的目标 for i in range(detections.shape[2]): # 获取目标的置信度、边界框坐标、类别标签 confidence = detections[0, 0, i, 2] x1, y1, x2, y2 = detections[0, 0, i, 3:7] * [frame.shape[1], frame.shape[0], frame.shape[1], frame.shape[0]] label = int(detections[0, 0, i, 1]) # 在视频帧上绘制边界框 cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2) # 在视频帧上添加类别标签和置信度 cv2.putText(frame, f"{label}: {confidence:.2f}", (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow("Frame", frame) # 按下 'q' 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放视频文件 video.release() # 销毁窗口 cv2.destroyAllWindows()

例如，可以使用 cv2.imread() 函数读取图像文件，使用 cv2.cvtColor() 函数将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间，使用 cv2.SIFT_create() 创建一个 SIFT 特征提取器，等等。 举例来说，如果要使用 ...

检查改进代码：import cv2 # 读取图像 img1 = cv2.imread('qiao1.jpg') img2 = cv2.imread('qiao2.jpg') # 转为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, 100, 0.01, 10) # 将特征点转为整数 corners1 = corners1.astype(int) corners2 = corners2.astype(int) # 进行暴力匹配 matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True) matches = matcher.match(gray1, gray2) # 根据距离排序 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) # 取前10个最佳匹配 matches = matches[:10] # 绘制匹配点连线图 matched_img = cv2.drawMatches(img1, corners1, img2, corners2, matches, None) cv2.imshow('Matched', matched_img) cv2.waitKey(0) # 进行图像拼接 src_pts = np.float32([corners1[m.queryIdx].flatten() for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([corners2[m.trainIdx].flatten() for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0)

result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 缩放结果图像 result = cv2.resize(result, None, fx=0.5, fy=0.5) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

#导入必要的库 import cv2 import os import numpy as np #加载图像 path = "D:\wzk\JIEMIAN\img" images = [] for filename in os.listdir(path): img = cv2.imread(os.path.join(path, filename)) if img is not None: images.append(img) #进行SIFT特征提取和匹配 sift = cv2.SIFT_create() kp_list = [] des_list = [] for img in images: kp, des = sift.detectAndCompute(img, None) kp_list.append(kp) des_list.append(des) matcher = cv2.BFMatcher() matches = [] for i in range(len(des_list)-1): matches.append(matcher.knnMatch(des_list[i], des_list[i+1], k=2)) #计算单应性矩阵 M_list = [] for match in matches: good = [] for m,n in match: if m.distance < 0.7*n.distance: good.append(m) src_pts = np.float32([kp_list[i][m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([kp_list[i+1][m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0) M_list.append(M) #拼接图像 h, w = images[0].shape[:2] result = cv2.warpPerspective(images[0], M_list[0], (w*2, h*2)) for i in range(1, len(images)): img = cv2.warpPerspective(images[i], M_list[i-1] @ M_list[i], (w*2, h*2)) result = cv2.addWeighted(result, 1, img, 0.5, 0) #显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()报错IndexError: tuple index out of range如何解决

2. 在进行SIFT特征提取和匹配时，确保每个图像都至少有一个关键点，否则可能会导致空的关键点列表，进而导致后续代码出错。 3. 在计算单应性矩阵时，确保good列表不为空，否则可能会导致src_pts和dst_pts为空，进而...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10k.png', ) img2 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10y.png', ) 初始化 AKAZE 探测器 akaze = cv.AKAZE_create() 使用 SIFT 查找关键点和描述 kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(img2, None) BFMatcher 默认参数 bf = cv.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) 旋转测试 good_matches = [] for m,n in matches: if m.distance < 0.75*n.distance: good_matches.append([m]) 画匹配点 img3 = cv.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good_matches,None,flags=cv.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) #cv.imwrite('matches.png', img3) 选择匹配关键点 ref_matched_kpts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) sensed_matched_kpts = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) 计算 homography H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC,1.0) 变换 warped_image = cv.warpPerspective( img2, H, (img2.shape[1], img2.shape[0])) cv.imwrite('warped.png', warped_image)改进这个程序使变换图像前后位深度一致

warped_image = cv.warpPerspective(img2, H, (img1.shape[1], img1.shape[0])) # 确保变换后的图像与原始图像具有相同的位深度 warped_image = cv.bitwise_and(warped_image, np.ones_like(img1) * 255) cv....

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