拼接全景图python代码
时间: 2023-07-23 20:26:54 浏览: 54
以下是使用 Python 和 OpenCV 库实现全景图拼接的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取需要拼接的图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
img3 = cv2.imread('img3.jpg')
# 检测图像中的特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
kp3, des3 = sift.detectAndCompute(img3, None)
# 对于每一对相邻的图像,使用基于特征点的匹配算法找到它们之间的对应关系
matcher = cv2.BFMatcher()
matches12 = matcher.match(des1, des2)
matches23 = matcher.match(des2, des3)
# 在找到的对应关系的基础上,使用 RANSAC 算法计算出图像间的变换矩阵
src_pts12 = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches12]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts12 = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches12]).reshape(-1, 1, 2)
M12, _ = cv2.findHomography(src_pts12, dst_pts12, cv2.RANSAC, 5.0)
src_pts23 = np.float32([kp2[m.queryIdx].pt for m in matches23]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts23 = np.float32([kp3[m.trainIdx].pt for m in matches23]).reshape(-1, 1, 2)
M23, _ = cv2.findHomography(src_pts23, dst_pts23, cv2.RANSAC, 5.0)
# 对于每一对相邻的图像,使用上一步得到的变换矩阵将它们配准到同一个坐标系中
h1, w1 = img1.shape[:2]
h2, w2 = img2.shape[:2]
h3, w3 = img3.shape[:2]
img1_warped = cv2.warpPerspective(img1, M12, (w2, h2))
img2_warped = cv2.warpPerspective(img2, M23, (w3, h3))
# 将配准后的图像拼接起来
panorama = np.zeros((h2 + h3, max(w2, w3), 3), dtype=np.uint8)
panorama[:h2, :w2, :] = img2_warped
panorama[h2:h2+h3, :w3, :] = img3
mask1 = np.zeros((h1, w1), dtype=np.uint8)
mask2 = np.zeros((h2, w2), dtype=np.uint8)
mask3 = np.zeros((h3, w3), dtype=np.uint8)
mask2_warped = cv2.warpPerspective(mask2, M12, (w2, h2))
mask3_warped = cv2.warpPerspective(mask3, M23, (w3, h3))
panorama_mask = np.zeros((h2 + h3, max(w2, w3)), dtype=np.uint8)
panorama_mask[:h2, :w2] = mask2_warped
panorama_mask[h2:h2+h3, :w3] = mask3_warped
panorama_masked = cv2.bitwise_and(panorama, panorama, mask=panorama_mask)
# 保存拼接后的全景图
cv2.imwrite('panorama.jpg', panorama_masked)
```
以上代码中,我们使用了 SIFT 特征点检测算法和基于特征点的匹配算法,使用 RANSAC 算法计算变换矩阵,使用透视变换将图像配准到同一个坐标系中,最后将配准后的图像拼接起来并保存到本地。需要注意的是,这只是一个简单的示例,具体实现可能会因为图像质量、拍摄角度等因素而有所不同。