图像拼接harris代码

时间: 2023-05-16 11:01:37 浏览: 235
图像拼接是将多张图片拼接成一张大图的处理过程。Harris角点检测算法是一种常用的特征提取方法,可以检测到图像中的关键点。在图像拼接中,使用Harris角点检测算法可以提取出每张图片中的关键点,然后通过匹配这些关键点来实现拼接。 Harris角点检测算法的实现主要包括如下几个步骤: 1. 计算图像中每个像素的梯度值以及梯度方向; 2. 建立一个方形窗口,计算窗口内像素的梯度的矩阵M; 3. 计算M的特征值和响应函数R,如果R值足够大,则判定该点为角点。 4. 在检测到的角点上进行非极大值抑制,保留一定数量的角点。 在图像拼接中,我们可以通过调用Python中的OpenCV库来实现Harris角点检测算法的编写。首先将要拼接的多张图片读入到程序中,然后对每张图片进行角点检测,并将检测到的角点保存下来。最后,通过匹配这些关键点,实现将多张图片拼接成一张大图的效果。 总之,图像拼接harris代码实现步骤较多,需要掌握较多的计算机视觉和图像处理的相关知识。但是,它可以实现将多张图片拼接在一起,提高图片的分辨率和细节,同时也可以应用于各种图像处理领域。
相关问题

我需要一个使用harris算法实现三幅图片全景图像拼接的代码

好的,这里给你提供一个使用Harris角点检测与SIFT特征匹配实现三幅图片全景图像拼接的Python代码。首先需要安装OpenCV、numpy和matplotlib库。 ```python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读取三幅图片 img1 = cv2.imread('img1.jpg') img2 = cv2.imread('img2.jpg') img3 = cv2.imread('img3.jpg') # 将三幅图片转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray3 = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Harris角点检测算法检测图像中的角点 corners1 = cv2.cornerHarris(gray1, 2, 3, 0.04) corners2 = cv2.cornerHarris(gray2, 2, 3, 0.04) corners3 = cv2.cornerHarris(gray3, 2, 3, 0.04) # 对角点进行非极大值抑制,得到角点的坐标 corners1 = cv2.dilate(corners1, None) corners2 = cv2.dilate(corners2, None) corners3 = cv2.dilate(corners3, None) threshold = 0.01 * np.max(corners1) corners1_img = np.copy(img1) corners2_img = np.copy(img2) corners3_img = np.copy(img3) for i in range(corners1.shape[0]): for j in range(corners1.shape[1]): if corners1[i,j] > threshold: cv2.circle(corners1_img, (j,i), 3, (0,255,0), -1) for i in range(corners2.shape[0]): for j in range(corners2.shape[1]): if corners2[i,j] > threshold: cv2.circle(corners2_img, (j,i), 3, (0,255,0), -1) for i in range(corners3.shape[0]): for j in range(corners3.shape[1]): if corners3[i,j] > threshold: cv2.circle(corners3_img, (j,i), 3, (0,255,0), -1) # 将角点进行SIFT特征匹配 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) kp3, des3 = sift.detectAndCompute(gray3, None) bf = cv2.BFMatcher() matches1 = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) matches2 = bf.knnMatch(des2, des3, k=2) good_matches1 = [] for m,n in matches1: if m.distance < 0.75 * n.distance: good_matches1.append([m]) good_matches2 = [] for m,n in matches2: if m.distance < 0.75 * n.distance: good_matches2.append([m]) src_pts1 = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches1]).reshape(-1,1,2) dst_pts1 = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches1]).reshape(-1,1,2) src_pts2 = np.float32([kp2[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches2]).reshape(-1,1,2) dst_pts2 = np.float32([kp3[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches2]).reshape(-1,1,2) # 使用RANSAC算法进行图像拼接 H1, mask1 = cv2.findHomography(src_pts1, dst_pts1, cv2.RANSAC, 5.0) H2, mask2 = cv2.findHomography(src_pts2, dst_pts2, cv2.RANSAC, 5.0) h1, w1 = img1.shape[:2] h2, w2 = img2.shape[:2] h3, w3 = img3.shape[:2] # 将图像1和图像2进行拼接 pts1 = np.float32([[0,0], [0,h1-1], [w1-1,h1-1], [w1-1,0]]).reshape(-1,1,2) pts2 = np.float32([[0,0], [0,h2-1], [w2-1,h2-1], [w2-1,0]]).reshape(-1,1,2) dst1 = cv2.perspectiveTransform(pts1, H1) dst2 = cv2.perspectiveTransform(pts2, H1) # 将图像2和图像3进行拼接 pts3 = np.float32([[0,0], [0,h2-1], [w2-1,h2-1], [w2-1,0]]).reshape(-1,1,2) pts4 = np.float32([[0,0], [0,h3-1], [w3-1,h3-1], [w3-1,0]]).reshape(-1,1,2) dst3 = cv2.perspectiveTransform(pts3, H2) dst4 = cv2.perspectiveTransform(pts4, H2) # 计算全景图像的大小 x_min = min(np.min(dst1[:,:,0]), np.min(dst2[:,:,0]), np.min(dst3[:,:,0]), np.min(dst4[:,:,0])) x_max = max(np.max(dst1[:,:,0]), np.max(dst2[:,:,0]), np.max(dst3[:,:,0]), np.max(dst4[:,:,0])) y_min = min(np.min(dst1[:,:,1]), np.min(dst2[:,:,1]), np.min(dst3[:,:,1]), np.min(dst4[:,:,1])) y_max = max(np.max(dst1[:,:,1]), np.max(dst2[:,:,1]), np.max(dst3[:,:,1]), np.max(dst4[:,:,1])) x_offset = abs(int(x_min)) y_offset = abs(int(y_min)) width = int(x_max - x_min) height = int(y_max - y_min) # 将图像进行平移,使其全部在全景图像内 H1_translation = np.array([[1, 0, x_offset], [0, 1, y_offset], [0, 0, 1]]) H2_translation = np.array([[1, 0, x_offset-w1], [0, 1, y_offset], [0, 0, 1]]) img1_translation = cv2.warpPerspective(img1, H1_translation, (width, height)) img2_translation = cv2.warpPerspective(img2, H1.dot(H2_translation), (width, height)) img3_translation = cv2.warpPerspective(img3, H1.dot(H2.dot(H2_translation)), (width, height)) # 将三幅图像拼接为全景图像 panorama = np.zeros((height+2*y_offset, width+2*x_offset, 3), dtype='uint8') panorama[y_offset:y_offset+height, x_offset:x_offset+width] = img1_translation for i in range(panorama.shape[0]): for j in range(panorama.shape[1]): if np.all(img2_translation[i,j] != 0): panorama[i,j] = img2_translation[i,j] for i in range(panorama.shape[0]): for j in range(panorama.shape[1]): if np.all(img3_translation[i,j] != 0): panorama[i,j] = img3_translation[i,j] # 显示全景图像 plt.imshow(cv2.cvtColor(panorama, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() ``` 注意:这个代码只是一个简单的示例,可能无法处理所有的情况。在实际应用中,可能需要进行更多的调整和优化。

我需要一个使用harris算法实现两幅图片完成全景图像拼接的代码

好的,下面给您提供一个使用 Harris 算法实现全景图像拼接的 Python 代码示例: ``` import cv2 import numpy as np # 读取两幅图片 img1 = cv2.imread('left.jpg') img2 = cv2.imread('right.jpg') # 转为灰度图 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Harris 角点检测 harris1 = cv2.cornerHarris(gray1, 2, 3, 0.04) harris2 = cv2.cornerHarris(gray2, 2, 3, 0.04) # 取 Harris 值较大的特征点 kp1 = np.argwhere(harris1 > 0.01 * harris1.max()) kp2 = np.argwhere(harris2 > 0.01 * harris2.max()) # 计算特征点的描述子 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.compute(img1, kp1) kp2, des2 = orb.compute(img2, kp2) # 特征点匹配 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = bf.match(des1, des2) # 取前 20 个最佳匹配 matches = sorted(matches, key=lambda x:x.distance)[:20] # 绘制匹配的特征点 img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) # 计算透视变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图片 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(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 请注意,这只是一个简单的示例,您可能需要根据自己的需求进行修改和优化。同时,使用 Harris 算法进行特征点检测和匹配并不一定是最优的选择,您也可以尝试其他算法来实现全景图像拼接。
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