with Global and Local Alignment International Conference on Computer Vision , 1998 , 48 (2) :953 本文针对图像序列做全景拼接 registration in the input image’s coordinate system (we call such mosaics rotational mosaics) 2）对于多图像拼接问题 对所有图像序列进行一次整体的对齐，以便解决累积对齐误差 3） any deviations from the pure parallax-free motion model or ideal pinhole input image so as to reduce the misregistration 整个算法的流程如下： 1）使用 rotational motion model 我们得到一个初步的整体拼接图 2）使用 global alignment (block adjustment) 对所有图像的整体拼接误差优化调整 3） local alignment (deghosting) algorithm
photoshop 中有将多张重叠图像配准的功能，本文记录 OpenCV 实现方法。 任务描述 将两张具有重叠部分的图像拼接为一张连续的图像 image.png 实现思路 特征点匹配 统计两张图像 SIFT 特征点 特征点匹配 根据匹配的特征点计算透视变换矩阵 重构画布 计算重映射 x y 坐标 图像重映射 实现代码 import numpy as np import cv2 # read img1 and img2 img1 = cv2.imread('1.png') img2 , BR[1])); v1_im_ = int(max(TL[1], BL[1], TR[1], BR[1])) print(u0_im_, u1_im_, v0_im_, v1_im_) # 拼接画布的尺寸
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图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。 但由于图像灰度差异等原因，拼接后的图像很容易出现亮度差异和拼接接缝，所以在图像拼接后需要进行图像融合，使拼接后的图片看起来自然准确。 图像融合意义 图像融合是指：在确定参考图像与拼接图像的几何变换关系之后，接着将待拼接图像的像素点投影到参考图像坐标系中 图像融合方法分类 在图像拼接中，图像融合主要用来将拼接后得到的图像重叠部分进行融合 图像拼接需要从待拼接图像中检测出重叠部分才能进行拼接，这需要对待拼接图像提取关键信息从而确定图像的拼接部分。 图像拼接算法分类 如图二所示，对“图像匹配方法”分类，图像拼接算法可分为基于“空间域”和“频域”。基于空间域的图像拼接可以进一步划分为基于区域的图像拼接和基于特征的图像拼接。
((460,920,3),np.uint8) final_matrix[0:460,0:460]=img1#图像拼接 final_matrix[0:460,460:920]=img2#图像拼接 cv2. imshow('result',final_matrix) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像拼接是将JPG、PNG、BMP等图像文件拼接在一起 图像拼接帮助用户快速按照实际需要的比例和像素拼接图像，支持水平拼接图像，垂直拼接图像，分块拆分图像。总之，三种拆分方式都支持自定义拼接像素。 例如使用圆柱变形的图像集无缝拼接图像，图像集在圆柱变形模型中是纯粹的平移关系。圆柱形方法的主要缺点是：假设相机的旋转轴运动与其向上的轴完全对齐，并且在其位置上保持静止，对于手持式相机几乎完全不可能。 变形模型的另一个选择是球面坐标，允许在x轴和y轴上有更多的选择来拼接图像。 首先读取图像 按预设尺寸新建画布 根据需求拼接图像
/Users/xpp/Desktop/Panorama.png", Panorama) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像全景拼接是缝合 ”两张具有重叠区域的图像来创建一张全景图像。
import PIL.Image as Imageimport osfor i in range(2965): IMAGES_PATH = r'D:\pa...
本文实例为大家分享了python实现图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.待拼接的图像 ? ? 2. 基于SIFT特征点和RANSAC方法得到的图像特征点匹配结果 ? 3.图像变换结果 ? kpsA[trainIdx][1])) cv2.line(drawImg, pt1, pt2, (0, 0, 255)) cv_show("drawImg", drawImg) # 读取图像 kpsA, kpsB, featuresA, featuresB) # 绘制匹配结果 drawMatches(imageA, imageB, kpsA, kpsB, matches, status) # 拼接
1.图像拼接技术 1.1 基本介绍 *图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。 图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。 图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。 *图像拼接通常用到五个步骤： 1、根据给定图像 / 集，实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构，实现图像映射 4、针对叠加后的图像，采用APAP之类的算法，对齐特征点 ，算法是对图像进行切割连接，并不对图像进行大小改变的处理，所以拍摄角度和距离会对拼接效果产生影响。
图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。 uint8")) axis('off') savefig("example1.png", dpi=300) show() 3、实验场景 3.1场景一 固定拍摄位置，移动镜头拍摄多张图片，以中间图片为中心，实现图像的拼接融合 （1）测试图片如下： （2） sift特征匹配： （3）全景图像拼接： 实验小结：该组实验测试图片拍摄位置选定，在原地转换角度从左到右依次拍摄，因此图片基本处于同一水平。 3.2场景二 针对同一场景（视差变化大的场景），更换拍摄位置，实现图像的拼接融合 （1）测试图片如下： （2）sift特征匹配： （3）全景图片拼接： 实验小结： 在这组实验中 ，虽然大体拼接上了，但是在边缘拼接的地方出现了少量黑边。
img_list.append(Image.open(img.as_posix())) width=0 height=0 for img in img_list: #单幅图像尺寸 w,h=img.size height+=h #取最大的宽度作为拼接图的宽度 width=max(width,w) result =Image.new(img_list[0].mode,(width,height)) #图像长图拼接 height=0 for img in reversed(img_list round(width/2-w/2),height)) height+=h result.save('C:/Users/xpp/Desktop/result.png') 算法：图像长图拼接是将拼接图像放在数组里面 ，然后计算图像的最大宽度作为拼接后图像的宽度，进行横向或纵向拼接。
前言概述 之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下： ? 最终改进之后的两张图像拼接效果如下： ? 是不是一个完美的无缝图像拼接我说了不算，大家说了算，欢迎留言反馈！ 拼接阶段融合，要有好的图像融合算法支持，别提金字塔融合，速度太感人了，所以最好一层搞定，间隔权重采样是个好方法。 之前的实现中图像对齐跟配准做的不错，就是最后的拼接效果不好，所以要改进图像融合，实现无缝融合。 OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解 单应性矩阵应用-基于特征的图像拼接
OpenCV常用图像拼接方法将分为四部分与大家分享，这里是第一种方法，欢迎关注后续。 OpenCV常用图像拼接方法(一) ：直接拼接，俗称硬拼，就是简单的将两张图片合并成一张大图。 方法比较简单，这里直接上代码： // 01_Combine_Two_Images.cpp // 环境 VS2017 + OpenCV4.4.0 // 功能介绍：用于将两张图片拼接成一张大图(以左右拼接为例 2); imshow("result", resultImg); imwrite("result.jpg", resultImg); waitKey(0); return 0; } 待拼接左图 待拼接右图： ? 拼接结果图： ? 上面演示的是左右拼接，如果是上下拼接代码注意修改结果图大小如下即可： int width = max(w1, w2); int height = h1 + h2;
特征点匹配 2、图像配准 图像配准是一种确定待拼接图像间的重叠区域以及重叠位置的技术，它是整个图像拼接的核心。 为了提高图像配准的精度，本节采用RANSAC算法对图像变换矩阵进行求解与精炼，达到了较好的图像拼接效果。 总结： 本文分别针对室内和室外两种情况对两张图像做全景拼接，发现室内情况下拼接的效果较为好。 在室外场景1情况下，两张图像有近景和远景结合，两张图像拼接后近景的图像被放大并有一定程度的倾斜；在场景2中，两张图像都是远景，拼接后的效果还不错但是在拼接后图像的中上方出现了拼接缝；场景3是在不同明亮程度下图像的拼接可以发现拼接后的图像出现明显的明暗差距 ，并且拼接缝明显两张图像没有很好的拼接在一起，出现很多没有重合的地方。
2.使用RANSAC算法来求解单应性矩阵 在进行图像拼接时，我们首先要解决的是找到图像之间的匹配的对应点。 4.图像拼接 使用RANSAC算法估计出图像间的单应性矩阵，将所有的图像扭曲到一个公共的图像平面上。通常，这里的公共平面为中心图像平面。 3.室内固定点位拍摄 数据集 特征匹配 图像拼接 4.视差变化大拍摄 数据集 特征匹配 图像拼接 5.同一地点不同方位拍摄 数据集 特征匹配 图片拼接 室内固定点位拍摄的场景，拼接效果比较理想，但由于图像曝光度的不同，导致在图像的边界上存在边缘效应，这也是该算法需要改进的地方。 室外视察变化大拍摄的场景，按理来说应该检索到的特征点很多，但拼接结果不是很理想，这是由于我拍摄时没有尽可能的水平移动所导致，并且我的拍摄背景很相似，建筑物比较对称，所以也提醒大家拍摄测试图像要注意：为了拼接出效果比较好的图像
本文实例为大家分享了python实现图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、效果 ? ? 二、代码 1、单张图片拼接 # 图片拼接 from PIL import Image # pil paste可以进行图片拼接 import cv2 import numpy as np path=" img_tmp)) cv2.imshow("IMG",img_out) cv2.imwrite("F:/out/merge.jpg",img_out) cv2.waitKey(0) 2、批量图片拼接 # 图片拼接 from PIL import Image # pil paste可以进行图片拼接 import cv2 import numpy as np import glob as glob import
图像拼接Stitch模块算法流程与代码使用介绍 拼接算法 OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的 API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。 但是很多人按照官方的例子开始拼接自己的图像，就是各种掉坑，各种拼接都不出结果，想跟跟上面一样简单的调用两句代码完成几乎是个梦，其实这个API里面有很多参数设置，这个在官方的演示当中都没有详细交代，stitching 可见图像拼接是一个很复杂的算法，是由一系列的基础算法构成，这些基础算法如果你不是很了解，其实很难实现自己的图像拼接，这其中影响拼接算法stitch工作最常见几个算法子模块为： 特征发现与描述子 常见的特征可以选择 代码演示 另外在拼接的时候可以设置不同warper，这样会对拼接之后的图像生成不同效果，常见的效果包括 鱼眼相机 环视(平面曲翘) 默认 图示分别如下： ? ? ?
有没有发现手机相机拍全景就是这个原理。 直接代码： #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #...
利用Python将Market1501的分割图片和原图两张图片进行拼接成一左一右一张图片，并将图片的像素值调整成256*128. 所有文件夹： ? 文件夹下的所有原图： ? in os.listdir(IMAGES_PATH_1) for item in IMAGES_FORMAT if os.path.splitext(name)[1] == item] # 定义图像拼接函数 to_image.paste(rom_image,(0,0)) to_image.paste(rom_image_1,(h,0)) to_image.save(src) # 保存新图，还是原来的名称 #文件名相同就调用拼接函数 for img in image_names: for img_1 in image_names_1: if img == img_1: image_compose(img,img_1) 单独图片的拼接效果
本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 思路和方法 思路 1、提取要拼接的两张图片的特征点、特征描述符； 2、将两张图片中对应的位置点找到，匹配起来 ； 3、如果找到了足够多的匹配点，就能将两幅图拼接起来，拼接前，可能需要将第二幅图透视旋转一下，利用找到的关键点，将第二幅图透视旋转到一个与第一幅图相同的可以拼接的角度； 4、进行拼接； 5、进行拼接后的一些处理 在拼接图片中，可以使用Knn进行匹配，但是使用FLANN快速匹配库更快，图片拼接，需要用到FLANN的单应性匹配。 拼接时可以比较简单地处理，通过numpy数组选择直接把第一张图加到它的左边，覆盖掉重叠部分，得到拼接图片，这样做非常快，但是最后效果不是很好，中间有一条分割痕迹非常明显。 使用opencv指南中图像金字塔的代码对拼接好的图片进行处理，整个图片平滑了，中间的缝还是特别突兀。
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