pycharm使用SIFT对文件夹内多个图像进行配准并拼接成全景图

要使用SIFT对文件夹内多个图像进行配准并拼接成全景图，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装OpenCV库

在PyCharm中打开终端，输入以下命令安装OpenCV库：

pip install opencv-python

2. 导入必要的库

在PyCharm中新建一个Python文件，导入以下库：

import cv2
import os
import numpy as np

3. 加载图像

使用`cv2.imread()`函数加载文件夹内的所有图像，并将它们存储在一个列表中：

path = "path/to/folder"
images = []
for filename in os.listdir(path):
    img = cv2.imread(os.path.join(path, filename))
    if img is not None:
        images.append(img)

4. 进行SIFT特征提取和匹配

使用SIFT算法提取每个图像的关键点和特征描述符，并将它们匹配起来：

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp_list = []
des_list = []
for img in images:
    kp, des = sift.detectAndCompute(img, None)
    kp_list.append(kp)
    des_list.append(des)

matcher = cv2.BFMatcher()
matches = []
for i in range(len(des_list)-1):
    matches.append(matcher.knnMatch(des_list[i], des_list[i+1], k=2))

5. 计算单应性矩阵

使用RANSAC算法计算每个图像对之间的单应性矩阵，以便将它们配准到全景图像中：

M_list = []
for match in matches:
    good = []
    for m,n in match:
        if m.distance < 0.7*n.distance:
            good.append(m)
    src_pts = np.float32([kp_list[i][m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2)
    dst_pts = np.float32([kp_list[i+1][m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2)
    M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0)
    M_list.append(M)

6. 拼接图像

使用`cv2.warpPerspective()`函数将每个图像配准到全景图像中，并将它们拼接在一起：

h, w = images[0].shape[:2]
result = cv2.warpPerspective(images[0], M_list[0], (w*2, h*2))
for i in range(1, len(images)):
    img = cv2.warpPerspective(images[i], M_list[i-1] @ M_list[i], (w*2, h*2))
    result = cv2.addWeighted(result, 1, img, 0.5, 0)

7. 显示结果

最后，使用`cv2.imshow()`函数显示全景图像：

cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完成上述步骤后，运行代码即可实现对文件夹内多个图像进行配准并拼接成全景图的功能。