Python OpenCV 图像拼接具体代码示例

下面是一个使用 Python OpenCV 拼接两张图片的示例代码：

import cv2

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

# 拼接图片
result = cv2.hconcat([img1, img2])

# 保存拼接后的图片
cv2.imwrite("result.jpg", result)

这段代码读取了两张图片 "image1.jpg" 和 "image2.jpg"，然后使用函数 `cv2.hconcat()` 将它们水平拼接起来。最后使用 `cv2.imwrite()` 将拼接后的图片保存到 "result.jpg" 中。

此外还有其他拼接方式如 `cv2.vconcat()` 垂直拼接，`cv2.addWeighted()` 叠加。

相关问题

Python OpenCV addWeighted图像拼接具体代码示例

使用 OpenCV 的 Python 库进行图像拼接可以使用 cv2.addWeighted() 函数。

代码示例:

import cv2

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

# 设置权重
alpha = 0.5
beta = 0.5
gamma = 0

# 拼接图像
dst = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, gamma)

# 显示图像
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上面代码中，alpha、beta、gamma分别对应了两张图片的权重和偏移量, 可以调整这三个参数来得到最终的拼接效果。

python opencv 图片拼接代码

Python中使用OpenCV库进行图片拼接的代码一般会用到特征检测、特征匹配、图像变换等步骤。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用OpenCV进行两张图片的拼接：

import cv2
import numpy as np

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)  # 查询图像
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)  # 训练图像

# 初始化ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 使用ORB找到关键点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

# 创建BFMatcher对象
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# 匹配描述符
matches = bf.match(des1, des2)

# 根据距离排序
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# 绘制前10个匹配项
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None, flags=2)

# 显示图片
cv2.imshow('Matches', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取了两张要拼接的图片，然后使用ORB算法检测关键点并计算描述符。之后，使用BFMatcher对两张图片的描述符进行匹配，并将匹配结果按照匹配距离排序。最后，使用`cv2.drawMatches`函数将前10个最佳匹配的特征点在图片上绘制出来，并显示结果。

请注意，这只是进行特征匹配的示例，并没有实现图像变换和实际拼接。真正的图像拼接还需要计算匹配特征点之间的几何变换矩阵，然后应用该矩阵变换第二张图片，并将变换后的图片与第一张图片进行融合。