图像匹配的拼接c++代码
时间: 2023-07-29 09:03:46 浏览: 93
图像匹配的拼接是指将多个图像按照拼接位置进行精确的配准和拼接,使得多个图像能无缝地组合成一个大的图像。下面是一个简单的图像匹配拼接的C++代码示例:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取要拼接的图像
Mat image1 = imread("image1.jpg");
Mat image2 = imread("image2.jpg");
// 创建特征提取器和匹配器
Ptr<ORB> orb = ORB::create();
BFMatcher matcher(NORM_HAMMING, true);
// 提取图像1和图像2的特征点和特征描述子
std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
orb->detectAndCompute(image1, Mat(), keypoints1, descriptors1);
orb->detectAndCompute(image2, Mat(), keypoints2, descriptors2);
// 使用匹配器进行特征点匹配
std::vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 筛选匹配点对
double max_dist = 0, min_dist = 100;
for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++)
{
double dist = matches[i].distance;
if (dist < min_dist) min_dist = dist;
if (dist > max_dist) max_dist = dist;
}
std::vector<DMatch> good_matches;
for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++)
{
if (matches[i].distance <= std::max(2 * min_dist, 30.0))
{
good_matches.push_back(matches[i]);
}
}
// 根据匹配点对计算变换矩阵
std::vector<Point2f> image1_points, image2_points;
for (int i = 0; i < good_matches.size(); i++)
{
image1_points.push_back(keypoints1[good_matches[i].queryIdx].pt);
image2_points.push_back(keypoints2[good_matches[i].trainIdx].pt);
}
Mat H = findHomography(image1_points, image2_points, RANSAC);
// 使用变换矩阵进行图像拼接
Mat result;
warpPerspective(image2, result, H, Size(image2.cols + image1.cols, image2.rows));
Mat roi(result, Rect(0, 0, image1.cols, image1.rows));
image1.copyTo(roi);
// 显示拼接结果
imshow("Result", result);
waitKey(0);
return 0;
}
```
这段代码首先使用ORB特征提取器和汉明距离作为特征匹配器,提取图像1和图像2的特征点和特征描述子。然后,根据匹配点对计算出变换矩阵,使用该变换矩阵将图像2拼接到图像1上,最后显示拼接结果。
请注意,这段代码只是一个简单的示例,实际的图像匹配拼接可能需要更复杂的算法和处理步骤。
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