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python+OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像拼接

 更新時間:2020年03月05日 10:30:28   作者:MoonJian  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python+OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像拼接,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實(shí)例為大家分享了利用python和OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像拼接,供大家參考,具體內(nèi)容如下

python+OpenCV實(shí)現(xiàn)image stitching

在最新的OpenCV官方文檔中可以找到C++版本的Stitcher類的說明, 但是python版本的還沒有及時更新, 本篇對python版本的實(shí)現(xiàn)做一個簡單的介紹.

由于官方文檔中還沒有python版本的Stitcher類的說明, 因此只能自己去GitHub源碼上找, 以下是stitching的樣例:

from __future__ import print_function
import cv2 as cv
import numpy as np
import argparse
import sys

modes = (cv.Stitcher_PANORAMA, cv.Stitcher_SCANS)

parser = argparse.ArgumentParser(description='Stitching sample.')
parser.add_argument('--mode',
 type = int, choices = modes, default = cv.Stitcher_PANORAMA,
 help = 'Determines configuration of stitcher. The default is `PANORAMA` (%d), '
   'mode suitable for creating photo panoramas. Option `SCANS` (%d) is suitable '
   'for stitching materials under affine transformation, such as scans.' % modes)
parser.add_argument('--output', default = 'result.jpg',
 help = 'Resulting image. The default is `result.jpg`.')
parser.add_argument('img', nargs='+', help = 'input images')
args = parser.parse_args()

# read input images
imgs = []
for img_name in args.img:
 img = cv.imread(img_name)
 if img is None:
  print("can't read image " + img_name)
  sys.exit(-1)
 imgs.append(img)

stitcher = cv.Stitcher.create(args.mode)
status, pano = stitcher.stitch(imgs)

if status != cv.Stitcher_OK:
 print("Can't stitch images, error code = %d" % status)
 sys.exit(-1)

cv.imwrite(args.output, pano);
print("stitching completed successfully. %s saved!" % args.output)

上面寫了一大堆, 然鵝, 直接拿來用的話, 用下面的代碼可以了, 簡單粗暴

import numpy as np
import cv2
from cv2 import Stitcher

if __name__ == "__main__":
 img1 = cv2.imread('1.jpg')
 img2 = cv2.imread('2.jpg')
 stitcher = cv2.createStitcher(False)
 #stitcher = cv2.Stitcher.create(cv2.Stitcher_PANORAMA), 根據(jù)不同的OpenCV版本來調(diào)用
 (_result, pano) = stitcher.stitch((img1, img2))
 cv2.imshow('pano',pano)
 cv2.waitKey(0)

效果如下:

原圖:

拼接后的圖像:

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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