opencv stitch指定平面拼接

OpenCV的stitch函数可以进行平面拼接，即将多张图像拼接成一张大图像。要指定平面拼接，需要先创建一个拼接器对象，然后设置拼接器的参数。

以下是一个指定平面拼接的示例代码：

import cv2

# 读入图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
img3 = cv2.imread('image3.jpg')

# 创建拼接器对象
stitcher = cv2.createStitcher()

# 设置拼接器参数
stitcher.setPanoConfidenceThresh(0.1)
stitcher.setRegistrationResol(0.1)
stitcher.setSeamEstimationResol(0.1)
stitcher.setCompositingResol(0.6)
stitcher.setPanoScale(1)
stitcher.setWarperType('plane')

# 拼接图像
result, pano = stitcher.stitch((img1, img2, img3))

# 显示拼接结果
cv2.imshow('pano', pano)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，首先读入三张图像，然后创建一个拼接器对象，并设置拼接器的参数，其中setWarperType函数指定了平面拼接。最后调用stitch函数进行拼接，并显示拼接结果。

相关问题

opencv stitcher拼接 指定平面模式 输出拼接进度

在使用OpenCV的stitcher拼接进行图像拼接时，可以指定平面模式来控制拼接的方式，如全景、平面、柱面等。

此外，通过设置拼接的回调函数，可以输出拼接进度，例如：

def progress_callback(status, progress):
    print("Stitching status: %d, progress: %f%%" % (status, progress * 100))

stitcher = cv2.createStitcher(mode=cv2.Stitcher_PANORAMA)
stitcher.setPanoConfidenceThresh(0.1)
stitcher.setProgressCallback(progress_callback)

(status, stitched) = stitcher.stitch(images)

在上述代码中，设置了一个名为progress_callback的回调函数，用来输出拼接的状态和进度。然后通过setProgressCallback()函数将回调函数与stitcher绑定，即可实现输出拼接进度的功能。

注意，回调函数的参数status表示当前拼接的状态，0表示成功，其他数字表示失败；progress表示当前拼接的进度，取值范围为0到1。

opencv stitch

OpenCV中的拼接（stitch）是指将多个图像拼接成一张大图像的过程。OpenCV提供了一个stitching模块，该模块允许用户对多个图像进行自动拼接，生成全景图像或高动态范围（HDR）图像。

以下是一些拼接图像的步骤：

1. 读取图像：使用OpenCV中的imread()函数读取所有需要拼接的图像。

2. 特征提取：使用OpenCV中的SIFT、SURF或ORB等算法从每个图像中提取关键点和描述符。

3. 特征匹配：将所有图像的关键点和描述符配对，以找到它们之间的对应关系。可使用OpenCV中的Brute-Force Matcher或FLANN Matcher实现。

4. 图像变换：使用找到的对应关系，计算每个图像的变换矩阵，将其转换成相同的坐标系。

5. 图像拼接：将所有变换后的图像拼接在一起，形成一张全景图像或HDR图像。

6. 图像修剪：对拼接图像进行裁剪，以去除不需要的黑色区域。

以上是拼接图像的基本步骤，OpenCV的stitching模块提供了一些函数和类，可以实现自动拼接图像的功能。