pip install opencv-python

import cv2

class PanoramaStitching:
    """
    全景拼接
    """
    def __init__(self):
        # 讀取圖像
        images = [cv2.imread(r'./img/1.jpg'), cv2.imread('./img/2.jpg'), cv2.imread('./img/3.jpg')]
        '''
        這段代碼使用了列表推導(dǎo)式，目的是對(duì)讀取的圖像進(jìn)行縮放處理。我們可以逐步分解并詳細(xì)解釋這一行代碼：
        self.images = [...]：這部分表示將處理后的圖像存儲(chǔ)在對(duì)象的 self.images 屬性中。self 指代對(duì)象的實(shí)例，這意味著這些圖像是特定于該對(duì)象的屬性。
        [cv2.resize(...) for img in images]：這是列表推導(dǎo)式，它是在對(duì) images 列表中的每個(gè)圖像（img）進(jìn)行操作。for img in images 的含義是遍歷 images 列表中的每個(gè)圖像。
        cv2.resize(src=img, dsize=None, fx=0.5, fy=0.5)：這是 OpenCV 庫中的一個(gè)函數(shù)，用于調(diào)整圖像的大小。
        src=img：指定要調(diào)整大小的源圖像，即當(dāng)前遍歷到的圖像 img。
        dsize=None：表示不指定目標(biāo)圖像的大小。此參數(shù)為 None 意味著目標(biāo)大小將由縮放因子 fx 和 fy 決定。
        fx=0.5 和 fy=0.5：表示在水平方向和垂直方向上都將圖像縮小到原始大小的 50%。具體來說，fx 和 fy 分別是橫向和縱向的縮放因子。
        結(jié)合以上分析，這行代碼的主要作用是將讀取的圖像列表中的每個(gè)圖像都縮小到原來的一半，并將它們存儲(chǔ)在對(duì)象的 self.images 屬性中。
        '''
        self.images = [cv2.resize(src=img, dsize=None, fx=0.5, fy=0.5) for img in images]

    def run(self):
        # 創(chuàng)建拼接器實(shí)例
        stitcher = cv2.Stitcher().create()
        '''
        創(chuàng)建拼接器實(shí)例：
        stitcher = cv2.Stitcher().create()
        cv2.Stitcher()：這是 OpenCV 庫中的一個(gè)類，用于進(jìn)行圖像拼接。拼接器的主要作用是將一系列的輸入圖像拼接成一個(gè)全景圖。
        .create()：該方法用于創(chuàng)建一個(gè)拼接器對(duì)象，準(zhǔn)備執(zhí)行拼接操作。此時(shí)，stitcher 變量就引用了一個(gè)已初始化的拼接器實(shí)例。
        '''
        # 執(zhí)行拼接操作
        status, pano = stitcher.stitch(self.images)
        '''
        執(zhí)行拼接操作：
        status, pano = stitcher.stitch(self.images)
        stitcher.stitch(self.images)：調(diào)用拼接器的 stitch 方法，對(duì)之前已準(zhǔn)備好的圖像列表 self.images 進(jìn)行拼接。此方法會(huì)返回兩個(gè)值：
        status：拼接操作的狀態(tài)，其值可以是多個(gè)預(yù)定義的常量。具體來說，cv2.STITCHER_OK 表示拼接成功，其他值則表示拼接過程中出錯(cuò)。
        pano：拼接生成的全景圖像，當(dāng)拼接成功時(shí)，該變量將保存拼接后的結(jié)果圖像。
        '''
        # 檢查拼接狀態(tài)
        if status == cv2.STITCHER_OK:
            cv2.imshow('pano', pano)
            cv2.waitKey(0)
        else:
            print('無法拼接為全景圖')

if __name__ == '__main__':
    ps = PanoramaStitching()
    ps.run()

python3 panorama_stitching.py

import cv2


class PanoramaStitching:
    """
    全景拼接
    """
    def __init__(self):
        images = [cv2.imread(r'./img/1.jpg'), cv2.imread('./img/2.jpg'), cv2.imread('./img/3.jpg')]
        '''
        這段代碼使用了列表推導(dǎo)式，目的是對(duì)讀取的圖像進(jìn)行縮放處理。我們可以逐步分解并詳細(xì)解釋這一行代碼：
        self.images = [...]：這部分表示將處理后的圖像存儲(chǔ)在對(duì)象的self.images屬性中。self指代對(duì)象的實(shí)例，這意味著這些圖像是特定于該對(duì)象的屬性。
        [cv2.resize(...) for img in images]：這是列表推導(dǎo)式，它是在對(duì)images列表中的每個(gè)圖像（img）進(jìn)行操作。for img in images的含義是遍歷images列表中的每個(gè)圖像。
        cv2.resize(src=img, dsize=None, fx=0.5, fy=0.5)：這是OpenCV庫中的一個(gè)函數(shù)，用于調(diào)整圖像的大小。
        src=img：指定要調(diào)整大小的源圖像，即當(dāng)前遍歷到的圖像img。
        dsize=None：表示不指定目標(biāo)圖像的大小。此參數(shù)為None意味著目標(biāo)大小將由縮放因子fx和fy決定。
        fx=0.5和fy=0.5：表示在水平方向和垂直方向上都將圖像縮小到原始大小的50%。具體來說，fx和fy分別是橫向和縱向的縮放因子。
        結(jié)合以上分析，這行代碼的主要作用是將讀取的圖像列表中的每個(gè)圖像都縮小到原來的一半，并將它們存儲(chǔ)在對(duì)象的self.images屬性中。
        '''
        self.images = [cv2.resize(src=img, dsize=None, fx=0.5, fy=0.5) for img in images]

    def run(self):

        stitcher = cv2.Stitcher().create()
        status, pano = stitcher.stitch(self.images)
        '''
        創(chuàng)建拼接器實(shí)例：
        stitcher = cv2.Stitcher().create()
        CopyInsert
        cv2.Stitcher()：這是OpenCV庫中的一個(gè)類，用于進(jìn)行圖像拼接。拼接器的主要作用是將一系列的輸入圖像拼接成一個(gè)全景圖。
        .create()：該方法用于創(chuàng)建一個(gè)拼接器對(duì)象，準(zhǔn)備執(zhí)行拼接操作。此時(shí)，stitcher變量就引用了一個(gè)已初始化的拼接器實(shí)例。
        執(zhí)行拼接操作：
        
        status, pano = stitcher.stitch(self.images)
        CopyInsert
        stitcher.stitch(self.images)：調(diào)用拼接器的stitch方法，對(duì)之前已準(zhǔn)備好的圖像列表self.images進(jìn)行拼接。此方法會(huì)返回兩個(gè)值：
        status：拼接操作的狀態(tài)，其值可以是多個(gè)預(yù)定義的常量。具體來說，cv2.STITCHER_OK表示拼接成功，其他值則表示拼接過程中出錯(cuò)。
        pano：拼接生成的全景圖像，當(dāng)拼接成功時(shí)，該變量將保存拼接后的結(jié)果圖像。
        '''
        if status == cv2.STITCHER_OK:
            cv2.imshow('pano', pano)
            cv2.waitKey(0)
        else:
            print('無法拼接為全景圖')


if __name__ == '__main__':
    ps = PanoramaStitching()
    ps.run()