基于python的图像拼接代码

以下是基于Python的图像拼接代码示例，使用OpenCV库：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 获取图片1的尺寸
rows1, cols1, channels1 = img1.shape

# 获取图片2的尺寸
rows2, cols2, channels2 = img2.shape

# 创建一个大小为两张图片相加的矩阵
result = np.zeros((max(rows1, rows2), cols1+cols2, 3), dtype=np.uint8)

# 将图片1复制到结果矩阵中
result[:rows1, :cols1, :] = img1

# 将图片2复制到结果矩阵中
result[:rows2, cols1:cols1+cols2, :] = img2

# 显示结果矩阵
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先使用OpenCV库读取两张图片。然后，我们获取每张图片的尺寸，并创建一个大小为两张图片相加的矩阵。接着，我们将第一张图片复制到结果矩阵的左侧，将第二张图片复制到结果矩阵的右侧。最后，我们显示结果矩阵。

相关问题

基于python的图像拼接代码示例

以下是一个基于 Python 的图像拼接代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将两张图片拼接在一起
result = np.hstack((img1, img2))

# 显示拼接后的图片
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

希望能对您有所帮助。

python 图像拼接融合质量评价代码

以下是一个基于均方误差（MSE）和结构相似性指数（SSIM）的图像拼接融合质量评价代码示例：

import cv2
from skimage.measure import compare_ssim
import numpy as np

def image_mse(image1, image2):
    err = np.sum((image1.astype("float") - image2.astype("float")) ** 2)
    err /= float(image1.shape[0] * image1.shape[1])
    return err

def image_ssim(image1, image2):
    return compare_ssim(image1, image2, multichannel=True)

def evaluate_image_quality(image1, image2):
    mse = image_mse(image1, image2)
    ssim = image_ssim(image1, image2)
    return (mse, ssim)

# 读取原始图像和拼接后的图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
merged_img = cv2.imread('merged_image.jpg')

# 计算两张原始图像的评价指标
mse1, ssim1 = evaluate_image_quality(img1, img2)

# 计算拼接后的图像与原始图像的评价指标
mse2, ssim2 = evaluate_image_quality(merged_img, img1)

# 打印评价指标
print('原始图像1和原始图像2的MSE值和SSIM值分别为：', mse1, ssim1)
print('原始图像1和拼接后的图像的MSE值和SSIM值分别为：', mse2, ssim2)

这里使用了 OpenCV 库和 scikit-image 库分别实现了计算MSE和SSIM的函数，然后对原始图像和拼接后的图像进行评价并输出评价指标。需要注意的是，MSE值越小，SSIM值越大，说明图像质量越高。