python 全景拼接

以下是使用Python实现图像全景拼接的示例代码：

import cv2
import numpy as np

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

# 创建特征提取器
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 在两张图像中找到关键点和特征描述符
keypoints1, descriptors1 = sift.detectAndCompute(image1, None)
keypoints2, descriptors2 = sift.detectAndCompute(image2, None)

# 创建暴力匹配器
bf = cv2.BFMatcher()

# 使用KNN算法进行特征匹配
matches = bf.knnMatch(descriptors1, descriptors2, k=2)

# 筛选出最佳匹配
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 提取关键点的坐标
src_pts = np.float32([keypoints1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([keypoints2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

# 使用RANSAC算法估计单应性矩阵
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 对第二张图像进行透视变换
result = cv2.warpPerspective(image2, M, (image1.shape[1] + image2.shape[1], image2.shape[0]))

# 将第一张图像拼接到结果图像上
result[0:image1.shape[0], 0:image1.shape[1]] = image1

# 显示拼接结果
cv2.imshow('Panorama', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库来实现图像全景拼接。首先，它使用SIFT算法提取两张图像中的关键点和特征描述符。然后，使用暴力匹配器和KNN算法进行特征匹配，并筛选出最佳匹配。接下来，使用RANSAC算法估计两张图像之间的单应性矩阵。最后，将第二张图像进行透视变换，并将第一张图像拼接到结果图像上。