File "D:\wzk\Algorithm\Shi-tomasi-pj\main.py", line 32 result[0img2.shape[0], 0img2.shape[1]] = img2 ^ SyntaxError: invalid decimal literal

这个错误通常是因为代码中的数字使用了不正确的格式。在您的代码中，第32行有一个语法错误，您需要检查代码中的数字是否正确。

比如说，您在代码中可能写成了 "0img2"，这并不是一个合法的数字格式。正确的数字格式应该是像 "0.1" 或者 "1e-3" 这样的形式。您需要检查代码中出现的数字，确保它们都是正确的数字格式。

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import cv2 import numpy as np # 读取图像 img1 = cv2.imread('D:/wzk/JIEMIAN/images/yi_duibidu.jpg') img2 = cv2.imread('D:/wzk/JIEMIAN/images/er_duibidu.jpg') # 判断图像是否读取成功 if img1 is None or img2 is None: print("Failed to read image!") exit() # 将图像转化为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Shi-tomasi算法检测关键点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, 500, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, 500, 0.01, 10) # 调整图像大小 corners1 = cv2.resize(corners1, (640, 480)) corners2 = cv2.resize(corners2, (640, 480)) # 使用Lucas-Kanade算法进行光流跟踪 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, corners1, None, **lk_params) # 计算转换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, corners2, cv2.RANSAC, 5.0) # 将图像1应用转换矩阵 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) # 将图像2拼接到图像1后面 result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 # 显示拼接后的图像 cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()解决cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\video\src\lkpyramid.cpp:1260: error: (-215:Assertion failed) (npoints = prevPtsMat.checkVector(2, CV_32F, true)) >= 0 in function 'cv::`anonymous-namespace'::SparsePyrLKOpticalFlowImpl::calc'

这个错误是由于程序中的calcOpticalFlowPyrLK函数所使用的参数不正确导致的，具体来说是第三个参数corners1的数据类型不是float32。你需要将其转换为float32类型，即将以下代码：

p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, corners1, None, **lk_params)

改为：

p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, corners1.astype(np.float32), None, **lk_params)

这样就可以解决这个错误了。

import cv2 import numpy as np # 读取两幅图像 img1 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\er_duibidu.jpg') img2 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\yi_duibidu.jpg') # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 绘制特征点连接图 img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 保存连接图 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pz.jpg', img3) # 保存第二幅图像 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg', result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Keypoint Matches", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Keypoint Matches", img3) cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进为对文件夹内的多幅图像进行配准拼接

可以使用循环遍历文件夹内的所有图像，对每幅图像进行配准拼接，最终将所有拼接结果合并成一张大图像。

以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np
import os

# 定义文件夹路径和结果保存路径
folder_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\images'
result_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg'

# 获取文件夹内所有图像路径
img_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg')]

# 遍历所有图像，进行配准拼接
result = cv2.imread(img_paths[0])
for i in range(1, len(img_paths)):
    img = cv2.imread(img_paths[i])
    # 将两幅图像转换为灰度图像
    gray1 = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 提取图像特征点
    orb = cv2.ORB_create()
    kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None)
    kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None)
    # 匹配特征点
    matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING)
    matches = matcher.match(des1, des2)
    # 选择最佳匹配点
    matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
    good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)]
    # 计算变换矩阵
    src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
    dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
    M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
    # 拼接图像
    result = cv2.warpPerspective(result, M, (result.shape[1] + img.shape[1], result.shape[0]))
    result[0:img.shape[0], result.shape[1]-img.shape[1]:] = img

# 保存拼接结果
cv2.imwrite(result_path, result)
# 显示结果
cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中使用了 `os` 模块来遍历文件夹内所有图像的路径，然后对每幅图像进行配准拼接。最终将所有拼接结果合并成一张大图像，并保存到指定路径。