opencv全景图像拼接c++源代码

时间: 2023-07-24 15:29:15 浏览: 32
以下是使用OpenCV实现全景图像拼接的C++源代码: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // 读取图像 vector<Mat> imgs; for (int i = 1; i <= 5; i++) { Mat img = imread(format("image%d.jpg", i)); if (img.empty()) { cout << "Can't read image " << i << endl; return -1; } imgs.push_back(img); } // 特征提取与匹配 Ptr<Feature2D> detector = ORB::create(); vector<vector<KeyPoint>> keypoints(imgs.size()); vector<Mat> descriptors(imgs.size()); for (int i = 0; i < imgs.size(); i++) { detector->detectAndCompute(imgs[i], noArray(), keypoints[i], descriptors[i]); } Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming"); vector<vector<DMatch>> matches(imgs.size() - 1); for (int i = 0; i < matches.size(); i++) { matcher->match(descriptors[i], descriptors[i + 1], matches[i]); } // 计算单应性矩阵 vector<Point2f> pts1, pts2; for (int i = 0; i < matches.size(); i++) { for (int j = 0; j < matches[i].size(); j++) { int queryIdx = matches[i][j].queryIdx; int trainIdx = matches[i][j].trainIdx; pts1.push_back(keypoints[i][queryIdx].pt); pts2.push_back(keypoints[i + 1][trainIdx].pt); } } Mat H = findHomography(pts2, pts1, RANSAC); // 计算输出图像大小 vector<Point2f> corners(imgs.size()); corners[0] = Point2f(0, 0); vector<Point2f> border(4); border[0] = Point2f(0, 0); border[1] = Point2f(imgs[0].cols, 0); border[2] = Point2f(imgs[0].cols, imgs[0].rows); border[3] = Point2f(0, imgs[0].rows); perspectiveTransform(border, corners[0].reshape(2), H); float xMin = corners[0].x, xMax = corners[0].x; float yMin = corners[0].y, yMax = corners[0].y; for (int i = 1; i < imgs.size(); i++) { corners[i] = Point2f(0, 0); perspectiveTransform(border, corners[i].reshape(2), H); xMin = min(xMin, corners[i].x); xMax = max(xMax, corners[i].x); yMin = min(yMin, corners[i].y); yMax = max(yMax, corners[i].y); } int width = cvRound(xMax - xMin); int height = cvRound(yMax - yMin); Mat panorama(height, width, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0)); // 拼接图像 warpPerspective(imgs[0], panorama(Rect(cvRound(corners[0].x - xMin), cvRound(corners[0].y - yMin), imgs[0].cols, imgs[0].rows)), H, panorama.size()); for (int i = 1; i < imgs.size(); i++) { Mat H1 = H.clone(); H1.at<double>(0, 2) -= xMin; H1.at<double>(1, 2) -= yMin; warpPerspective(imgs[i], panorama(Rect(0, 0, imgs[i].cols, imgs[i].rows)), H1, panorama.size()); } // 显示结果 imshow("Panorama", panorama); waitKey(0); return 0; } ``` 注:该代码使用ORB特征提取和汉明距离匹配算法,可根据实际情况进行调整。

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很抱歉,我无法提供完整的C++代码。但是,根据引用\[1\]和\[2\]中提供的信息,我可以给出一个大致的思路来实现双鱼眼全景图像拼接的C++代码。 首先,你需要使用OpenCV库来处理图像。你可以使用鱼眼摄像头的图像,然后将其转换为矩形展开图。这可以通过使用OpenCV的remap函数来实现,该函数可以根据预先计算好的坐标映射图将图像进行畸变校正。 接下来,你可以使用SIFT(尺度不变特征变换)算法或其他特征提取算法来找到图像中的配对点。这些配对点将用于后续的图像拼接。 然后,你需要对图像进行融合,以消除明显的光照差异。你可以尝试使用光照补偿算法来实现这一点。 最后,你可以使用图像金字塔来进行图像的缩放和卷积操作,以提高图像的质量和效果。 请注意,这只是一个大致的思路,实际的代码实现可能会更加复杂。你可能需要进一步研究和调整参数来获得最佳的拼接效果。同时,你还可以参考引用\[3\]中提供的论文和代码,以获取更多关于双鱼眼全景图像拼接的细节和优化方法。 希望这些信息对你有所帮助! #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [双鱼眼图像拼接](https://blog.csdn.net/hard_level/article/details/103854631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,可以在 Python 中进行全景图像拼接。具体做法是使用 OpenCV 中的 cv2.createStitcher() 函数来创建一个拼接器对象,然后使用该对象的 stitch() 方法来执行拼接操作。示例代码如下: import cv2 # Load images img1 = cv2.imread("image1.jpg") img2 = cv2.imread("image2.jpg") # Create a stitcher object stitcher = cv2.createStitcher() # Perform image stitching result = stitcher.stitch([img1, img2]) # Save the result cv2.imwrite("result.jpg", result[1]) 上面的代码展示了如何使用 OpenCV 在 Python 中拼接两张图像。首先加载图像,然后创建拼接器对象,最后使用 stitch() 方法拼接图像并保存结果。您可以将图像数量和顺序作为参数传递给 stitch() 方法,以拼接多于两张图像。 ### 回答2: OpenCV全景图像拼接是一项基于Python编程语言的图像处理技术,它涉及到多张图像的拼接,以形成一张更大的全景图像。该技术在视频监控、无人机航拍、地图导航等领域具有广泛的应用。 在实现OpenCV全景图像拼接时,需要先对多张图像进行预处理,包括图像的预匹配、特征提取和图像配准。预匹配是指在多张图像中寻找相似的区域,从而提取出图像中共有的特征点。特征提取是指通过对这些共有特征点进行分析,找到图像间真正相似的部分。图像配准是指通过计算图像间的变换矩阵,实现图像间的无缝对齐。 完成预处理后,就可以进行图像拼接。在图像拼接的过程中,需要将每张图像投影到全景图像的坐标空间中,并进行像素补偿和平滑处理。最终,可以得到一张完整的全景图像。 在Python中实现OpenCV全景图像拼接,需要借助开源的OpenCV库。该库提供了多种图像处理的接口和函数,可以方便地实现图像的预处理、配准和拼接。此外,Python语言本身也具有简洁、易懂的优点,可以大大降低程序员的编程难度。 总之,OpenCV全景图像拼接技术以其广泛的应用领域和良好的实现效果,成为图像处理领域中非常重要的技术之一。在Python编程语言的支持下,这项技术可以更加便捷地被应用到各种领域之中。 ### 回答3: OpenCV全景图像拼接Python是一种将多幅图片融合成一幅全景图片的技术。具体来讲,这种技术主要是基于一系列的图像拼接算法,可以自动将多幅图片中重叠的部分进行无缝衔接,最终形成一张完整的全景图片。下面就来详细讲解一下OpenCV全景图像拼接Python的实现方法。 首先,需要安装OpenCV库和Numpy库。安装好之后,就可以开始实现全景图像拼接了。具体步骤如下: 1.加载要拼接的图片,使用OpenCV库中的cv2.imread()函数将图片读入到内存中。 2.使用SIFT算法在每张图片中提取特征点。这些特征点包括但不限于角点、边缘点、黑白斑点等,是用于表示图片中各处的独特性质的点。 3.使用FLANN算法(快速最近邻搜索库)或暴力匹配算法将相邻两张图片中的特征点进行匹配。这将创建一个连接已匹配点的线。 4.使用RANSAC算法剔除那些匹配点不够可信的线。这样可以得到一些直线,这些直线是在匹配到的图像上沿着相似方向的线。 5.在图像间应用变换矩阵,使它们“拟合”到一起,使得由匹配点互相对应的直线变得重合。这样,被融合到一起的图像都将拥有同一个方向。 6.将两个图像透视变换,并使用cv2.warpPerspective()函数将它们合并在一起。 通过上述步骤,在Python编程中可以非常方便的实现OpenCV全景图像拼接功能。需要注意的是,在实现过程中要注意手动调整每张图片的方向和拼接顺序,才可以得到更好的全景拼接效果。
OpenCV是一种开源计算机视觉库,可用于处理和分析图像,包括多图片拼接。多图片拼接是将多幅图片按照一定的规则和算法进行连接,形成一幅更大尺寸或更全面的图像。 在使用OpenCV进行多图片拼接时,首先需要将待拼接的图片加载到内存或者直接从摄像头获取图片。然后,根据需求选择适当的拼接算法,常见的拼接算法有简单的拼接、特征点匹配、全景拼接等。 在进行拼接之前,需要对图片进行一些预处理,例如调整图片的尺寸、均衡化图像的直方图、去噪等。这些预处理操作有助于提高拼接的效果和质量。 拼接过程中,关键的一步是特征点匹配。特征点是图像中具有辨识度和重复性的显著性点,通过对图像中的特征点进行匹配,可以确定图片之间的对应关系,从而进行拼接。OpenCV提供了一些特征点检测和匹配的算法,例如SIFT、SURF、ORB等。 在特征点匹配之后,需要进行图像的几何变换以及重叠区域的融合。常见的图像变换方法有仿射变换、透视变换等,这些变换可以根据特征点的位置和匹配关系将图片进行对齐和变换。融合过程中,可以使用像素级别的混合、渐变融合等技术,将不同图片的重叠区域进行平滑地过渡。 最后,通过OpenCV提供的图像保存函数,将拼接好的图像保存到文件或者显示在屏幕上。 总结来说,使用OpenCV进行多图片拼接需要加载图片、进行预处理、特征点匹配、几何变换、重叠区域融合等步骤。通过合理选择算法和参数,可以得到较好的拼接效果。
在C++中使用OpenCV进行SURF图像拼接的步骤如下: 1. 导入必要的头文件和命名空间: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> using namespace cv; using namespace cv::xfeatures2d; 2. 加载要拼接的图片: Mat img1 = imread("image1.jpg"); Mat img2 = imread("image2.jpg"); 3. 提取SURF特征点: std::vector<KeyPoint> keyPoint1, keyPoint2; Ptr<Feature2D> surfFeature = xfeatures2d::SURF::create(2000); // 设置SURF参数 surfFeature->detect(img1, keyPoint1); surfFeature->detect(img2, keyPoint2); 4. 计算特征描述子: Mat desc1, desc2; surfFeature->compute(img1, keyPoint1, desc1); surfFeature->compute(img2, keyPoint2, desc2); 5. 匹配特征点: Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher = cv::DescriptorMatcher::create(cv::DescriptorMatcher::FLANNBASED); std::vector<cv::DMatch> matches; matcher->match(desc1, desc2, matches); 6. 选择最佳匹配的特征点: double minDist = 100; for (int i = 0; i < desc1.rows; i++) { double dist = matches[i].distance; if (dist < minDist) { minDist = dist; } } std::vector<cv::DMatch> goodMatches; for (int i = 0; i < desc1.rows; i++) { if (matches[i].distance <= std::max(2 * minDist, 0.02)) { goodMatches.push_back(matches[i]); } } 7. 寻找图像的变换矩阵: std::vector<cv::Point2f> srcPoints; std::vector<cv::Point2f> dstPoints; for (int i = 0; i < goodMatches.size(); i++) { srcPoints.push_back(keyPoint1[goodMatches[i].queryIdx].pt); dstPoints.push_back(keyPoint2[goodMatches[i].trainIdx].pt); } cv::Mat homography = cv::findHomography(srcPoints, dstPoints, cv::RANSAC); 8. 拼接图像: cv::Mat stitchedImg; cv::warpPerspective(img1, stitchedImg, homography, cv::Size(img1.cols + img2.cols, img1.rows)); cv::Mat roi(stitchedImg, cv::Rect(0, 0, img2.cols, img2.rows)); img2.copyTo(roi); 9. 显示结果: cv::imshow("Stitched Image", stitchedImg); cv::waitKey(0);
OpenCV提供了两种方法进行图像全景拼接。一种是使用OpenCV内置的Stitcher API进行拼接,另一种是使用特征检测算法匹配两幅图像中相似的点,计算变换矩阵,最后进行透视变换。\[1\] 对于使用OpenCV内置的Stitcher进行拼接,可以使用以下代码实现: cpp bool OpenCV_Stitching(Mat image_left, Mat image_right) { vector<Mat> images; images.push_back(image_left); images.push_back(image_right); Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(); Mat result; Stitcher::Status status = stitcher->stitch(images, result); if (status != Stitcher::OK) return false; imshow("OpenCV图像全景拼接", result); return true; } 这段代码将两幅图像放入一个容器中,然后创建一个Stitcher模型。使用stitch函数进行拼接,最后将结果显示出来。\[2\] 另一种方法是使用特征检测算法进行拼接。这个方法包括以下步骤:特征检测、计算单应性矩阵、透视变换和图像拼接。具体的代码实现和效果可以参考相关资料\[3\]。 总之,OpenCV提供了多种方法进行图像全景拼接,可以根据具体需求选择合适的方法进行使用。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [OpenCV C++案例实战十二《图像全景拼接》](https://blog.csdn.net/Zero___Chen/article/details/122274445)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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