用c++写一个基于cmake的工程,将1.jpg和2.jpg拼接/融合成一张图片,并保存为output.jpg 1. 偏移量通过特征点匹配自动计算 2. 拼接后空白区域用黑色代替。
时间: 2024-03-12 09:46:10 浏览: 125
好的,我可以为您提供一个基本的C++代码,用于拼接两张图片并保存为output.jpg。使用OpenCV库进行图像处理和特征点匹配。您需要先安装OpenCV库,并将以下代码保存为CMakeLists.txt文件,以创建cmake工程。
```
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(ImageStitching)
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
add_executable(ImageStitching main.cpp)
target_link_libraries(ImageStitching ${OpenCV_LIBS})
```
接下来,您需要编写main.cpp文件,其中包含图像拼接的代码。以下是一个基本示例,您可以根据需要进行修改。
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取输入图像
Mat img1 = imread("1.jpg");
Mat img2 = imread("2.jpg");
// 特征点检测和匹配
Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create();
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
detector->detectAndCompute(img1, Mat(), keypoints1, descriptors1);
detector->detectAndCompute(img2, Mat(), keypoints2, descriptors2);
Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
vector<DMatch> matches;
matcher->match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 计算偏移量
vector<Point2f> points1, points2;
for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
points1.push_back(keypoints1[matches[i].queryIdx].pt);
points2.push_back(keypoints2[matches[i].trainIdx].pt);
}
Mat H = findHomography(points2, points1, RANSAC);
// 图像拼接
Mat result;
warpPerspective(img2, result, H, Size(img1.cols + img2.cols, img1.rows));
Mat half(result, Rect(0, 0, img1.cols, img1.rows));
img1.copyTo(half);
imshow("Result", result);
// 保存输出图像
Mat output;
cv::cvtColor(result, output, COLOR_BGR2GRAY);
cv::imwrite("output.jpg", output);
waitKey(0);
return 0;
}
```
此代码使用ORB检测特征点,并使用BruteForce-Hamming算法进行特征匹配。然后,使用findHomography函数计算偏移量,并将两个图像拼接在一起。最后,将输出图像保存为output.jpg。请注意,空白区域用黑色填充,这是由于在拼接过程中使用了warpPerspective函数。如果您需要更高级的拼接算法,可以使用其他库或算法,例如Stitcher类或SIFT算法。
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