pytorch和opencv实现全景图像拼接代码

时间: 2024-02-07 07:03:07 浏览: 37
我理解了您的问题。以下是实现全景图像拼接的Pytorch和OpenCV代码示例: Pytorch代码示例: ```python import torch import cv2 import numpy as np # 加载图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 转为pytorch tensor img1_tensor = torch.from_numpy(img1).permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) img2_tensor = torch.from_numpy(img2).permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) # 把tensor移到GPU上,如果GPU可用 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") img1_tensor = img1_tensor.to(device) img2_tensor = img2_tensor.to(device) # 计算特征点和特征描述符 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None) # 匹配特征点 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True) matches = bf.match(des1, des2) matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) # 取前几个较好的匹配点 good_matches = matches[:50] # 计算两幅图像的投影变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 将两幅图像拼接起来 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img2.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` OpenCV代码示例: ```python import cv2 import numpy as np # 加载图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 计算特征点和特征描述符 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None) # 匹配特征点 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True) matches = bf.match(des1, des2) matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) # 取前几个较好的匹配点 good_matches = matches[:50] # 计算两幅图像的投影变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 将两幅图像拼接起来 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img2.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 希望这些代码可以帮到您实现全景图像拼接!

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