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 参数

OpenCV stitch 函数的参数包括：

1. 输入图像列表：需要拼接的一组图像。
2. 拼接模式：指定拼接模式，可以是全景拼接或者平面拼接。
3. 波形校正：用于校正图像中的畸变，包括径向畸变和切向畸变。可以使用OpenCV的cv::undistort函数进行校正。
4. 特征检测器：用于检测图像中的特征点，可以使用OpenCV的ORB、SIFT、SURF等算法。
5. 特征匹配器：用于匹配不同图像之间的特征点，可以使用OpenCV的BFMatcher、FlannBasedMatcher等算法。
6. 图像变换估计器：用于估计图像之间的变换矩阵，可以使用OpenCV的findHomography函数进行计算。
7. 图像融合：将不同图像之间的重叠部分进行融合，可以使用OpenCV的cv::blend函数进行融合。
8. 输出图像：拼接后的输出图像。