Spojování obrázků pomocí Python a OpenCV zahrnuje kombinování více obrázků za účelem vytvoření panoramatického nebo širokoúhlého pohledu. Tento proces se běžně používá ve fotografii ke sloučení překrývajících se snímků a vytvoření plynulého panoramatu. Zde je základní přehled toho, jak sešívat obrázky pomocí OpenCV:
Předzpracování obrazu
Načtěte obrázky, které chcete sešít, pomocí cv2.imread() funkce OpenCV.
V případě potřeby převeďte obrázky do stupňů šedi pomocí cv2.cvtColor().
Detekujte klíčové prvky v obrázcích pomocí algoritmů detekce prvků, jako je SIFT, ORB nebo AKAZE.
Shoda funkcí
K nalezení odpovídajících bodů mezi obrázky použijte techniky porovnávání prvků.
OpenCV poskytuje funkce jako cv2.BFMatcher() nebo cv2.FlannBasedMatcher() pro párování funkcí.
Homografický odhad
Vypočítejte matici homologie pomocí odpovídajících bodů nalezených v předchozím kroku.
Homografická matice popisuje transformaci mezi dvěma obrazy.
Deformování a sešívání
Použijte homografickou matici k deformaci jednoho z obrázků tak, aby byl zarovnán s druhým.
cv2.warpPerspective() K tomuto účelu lze použít funkci .
Zkombinujte zdeformovaný obrázek s druhým obrázkem a vytvořte spojené panorama.
Míchání(volitelné)
Použijte techniky prolnutí obrázků k bezproblémovému sloučení spojených obrázků.
Lze použít techniky jako lineární míchání nebo vícepásmové míchání.
Zobrazit nebo Uložit
Zobrazte spojené panorama pomocí cv2.imshow() nebo jej uložte pomocí cv2.imwrite().
Zde je zjednodušený příklad kódu demonstrující proces spojování obrázků pomocí OpenCV:
import cv2
# Load images
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# Convert images to grayscale
gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Detect key features and descriptors
orb = cv2.ORB_create()
keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(gray1, None)
keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(gray2, None)
# Feature matching
matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2)
# Apply ratio test to filter good matches
matches = [match for match in matches if match.distance < 0.7 * max(len(matches), 1)]
# Find corresponding points
src_pts = [keypoints1[match.queryIdx].pt for match in matches]
dst_pts = [keypoints2[match.trainIdx].pt for match in matches]
# Calculate homography matrix
homography, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC)
# Warp and stitch images
stitched_image = cv2.warpPerspective(image1, homography,(image1.shape[1] + image2.shape[1], image1.shape[0]))
stitched_image[0:image2.shape[0], 0:image2.shape[1]] = image2
# Display or save the stitched image
cv2.imshow('Stitched Image', stitched_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Upozorňujeme, že tento příklad je zjednodušenou ukázkou. V praxi možná budete muset řešit problémy, jako je zarovnání obrazu, prolnutí a korekce zkreslení, abyste dosáhli vysoce kvalitních panoramatických snímků.