M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2) dst = cv2.warpAffine(oldimg, M, (pic_width, pic_hight)) self.__point_limit(new_right_point) self.__point_limit(heigth_point) self.__point_limit(left_point)

时间: 2023-04-06 15:03:28 浏览: 67
这是一个关于OpenCV图像处理的问题,我可以回答。这段代码是用于进行仿射变换的,其中pts1和pts2是原图像和目标图像的三个对应点坐标,M是变换矩阵,oldimg是原图像,pic_width和pic_hight是目标图像的宽度和高度。__point_limit是一个私有方法,用于限制点的坐标范围。
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pts2 = np.float32([left_point, heigth_point, new_right_point]) # 包含三点的数组,转换为32 pts1 = np.float32([left_point, heigth_point, right_point]) M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2) dst = cv2.warpAffine(oldimg, M, (pic_width, pic_hight))

这是一行Python代码,其中np.float32是一个NumPy库中的函数,用于将输入的参数转换为32位浮点数类型。方括号中的[left_point, heigth_point, new_right_point]是一个包含三个元素的列表,这些元素是左侧点、高度点和新的右侧点,这些点都是浮点数类型。最终,这行代码将这三个点转换为NumPy数组pts2。

H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

这是一个关于计算机视觉中的图像处理问题,我可以回答。cv2.findHomography() 是 OpenCV 中的一个函数,用于计算两个图像之间的单应性矩阵。其中,src_pts 和 dst_pts 分别是源图像和目标图像中的特征点坐标,cv2.RANSAC 是一种随机抽样一致性算法,用于去除异常值,5.0 是阈值参数。最终返回的 H 和 mask 分别是单应性矩阵和掩码。

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import cv2 # 读取两幅待处理的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(img2, 100, 0.01, 10) # 对特征点进行亚像素定位 corners1 = cv2.cornerSubPix(img1, corners1, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 = sift.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(descs1, descs2) # 使用RANSAC算法进行匹配点筛选 src_pts = np.float32([kps1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对图像进行配准和拼接 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改进这段代码使其输出特征点连线图和拼接图

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