python opencv中两张照片不重合的部分

可以使用图像融合的方法，将两张照片进行拼接，然后使用图像处理技术，如图像差分、图像膨胀等方法，找出两张照片不重合的部分。另外，也可以使用深度学习的方法，如图像分割、目标检测等技术，对两张照片进行处理，找出不重合的部分。

相关问题

python 同目录下所有jpg图片根据重合部分进行拼接，并保存为新图片

在Python中，我们可以使用PIL（Python Imaging Library）或其更现代的替代品Pillow库来处理图像，以及matplotlib或opencv等库来进行图像操作和比较。要根据重合部分拼接同目录下的jpg图片，你需要完成以下几个步骤：

1. 导入所需的库：

from PIL import Image
import os

2. 定义一个函数来计算两张图片的重叠区域：

def get_intersection(img1_path, img2_path):
    im1 = Image.open(img1_path)
    im2 = Image.open(img2_path)
    
    intersection_area = im1.crop(im1.getbbox()).crop(im2.getbbox())
    if not intersection_area:
        return None
    else:
        return intersection_area

3. 遍历文件夹，找出所有.jpg文件并尝试拼接：

def merge_images_by_overlap(directory, output_image_path):
    images = [img for img in os.listdir(directory) if img.endswith('.jpg')]
    merged_image = Image.new('RGB', (0, 0))
    
    for i, img1 in enumerate(images[:-1]):
        for img2 in images[i+1:]:
            intersection = get_intersection(os.path.join(directory, img1), os.path.join(directory, img2))
            
            # 如果找到重叠，合并到merged_image上
            if intersection is not None:
                width, height = intersection.size
                merged_image.paste(intersection, (merged_image.width, merged_image.height))
                merged_image.width += width
                merged_image.height = max(merged_image.height, height)

    merged_image.save(output_image_path)

4. 调用合并函数：

merge_images_by_overlap('/path/to/your/directory', 'output_mosaic.jpg')

注意替换`'/path/to/your/directory'`为你实际图片所在的目录。

两张部分重合的图片，如何矫正畸变

矫正两张部分重合的图片中的畸变，通常需要两步过程：

1. **图像配准（Image Registration）**:
- 首先，你需要确定两张图片之间的相对位置和旋转。这可以使用特征匹配技术（如SIFT、SURF、ORB等）来找出两幅图中的相同点（关键点）。然后，使用像块匹配（Feature Matching）、RANSAC或其他算法来估计相机之间变换（例如旋转变换、仿射变换或刚体变换）。

   import cv2
   sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
   kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
   kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
   matcher = cv2.BFMatcher()
   matches = matcher.knnMatch(des1, des2, k=2)
   good_matches = [m for m, n in matches if m.distance < 0.7 * n.distance]
   M, mask = cv2.findHomography(kp1, kp2, method=cv2.RANSAC, ransacReprojThreshold=3.0)

2. **图像融合（Warping or Stitching）**:
- 使用配准后的变换矩阵`M`，对第二张图片（或者称为“源”图片）应用透视变换，将其映射到第一张图片的空间内，消除畸变。
- 这通常涉及到将第二张图片的每个像素与其在第一张图片中的对应像素进行插值，生成一张新的、无畸变融合后的图像。OpenCV的`warpPerspective()`函数可以完成这一操作。

   rows, cols = img2.shape[:2]
   dst = np.ones((rows, cols, 3), dtype=np.float32)
   dst[..., :src.shape[2]] = cv2.warpPerspective(img2, M, (cols, rows))
   combined_img = cv2.addWeighted(src, 1, dst, 1, 0)

完成后，`combined_img`就是两张图片融合并且畸变纠正后的结果。注意，如果图片有严重的径向畸变，可能还需要额外的相机畸变校正步骤，比如使用`undistort()`函数。