pythonopencv,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: 2024-03-13 14:45:31 浏览: 17
好的,我可以帮你解决这个问题。首先,你需要安装OpenCV库,你可以在命令行中运行以下命令来安装: ``` pip install opencv-python ``` 然后,你可以使用以下代码来拼接/融合1.jpg和2.jpg: ```python import cv2 # 读取1.jpg和2.jpg img1 = cv2.imread('1.jpg') img2 = cv2.imread('2.jpg') # 创建ORB特征检测器 orb = cv2.ORB_create() # 使用ORB检测器检测关键点和描述符 kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None) # 创建暴力匹配器 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) # 匹配关键点 matches = bf.match(des1, des2) # 按照距离从小到大排序 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) # 取前10个最佳匹配 matches = matches[:10] # 提取匹配到的关键点的坐标 pts1 = [] pts2 = [] for match in matches: pts1.append(kp1[match.queryIdx].pt) pts2.append(kp2[match.trainIdx].pt) # 计算变换矩阵 H, _ = cv2.findHomography(pts2, pts1, cv2.RANSAC) # 计算图像2在图像1中的偏移量 h, w, _ = img2.shape pts = [[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]] pts = cv2.perspectiveTransform(pts, H) x_offset = int(min(pts[:, 0])) y_offset = int(min(pts[:, 1])) # 融合图像1和图像2 result = cv2.warpPerspective(img2, H, (img1.shape[1], img1.shape[0])) result[y_offset:y_offset + img1.shape[0], x_offset:x_offset + img1.shape[1]] = img1 # 将空白区域用黑色填充 result[:y_offset, :] = 0 result[y_offset + img1.shape[0]:, :] = 0 result[:, :x_offset] = 0 result[:, x_offset + img1.shape[1]:] = 0 # 保存输出结果 cv2.imwrite('output.jpg', result) ``` 这段代码首先使用ORB特征检测器和暴力匹配器找到1.jpg和2.jpg中的匹配点,然后计算出图像2在图像1中的变换矩阵。接着,它计算出偏移量,并将图像1和融合后的图像2拼接在一起。最后,它将空白区域用黑色填充,并将输出结果保存为output.jpg。

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