Sammensætning af billeder ved hjælp af Python og OpenCV involverer at kombinere flere billeder for at skabe en panorama- eller bredfeltsvisning. Denne proces bruges almindeligvis i fotografering til at flette overlappende billeder og skabe et problemfrit panorama. Her er en grundlæggende oversigt over, hvordan man syr billeder ved hjælp af OpenCV:
Billedforbehandling
Indlæs de billeder, du vil sy ved hjælp af OpenCVs cv2.imread() funktion.
Konverter billeder til gråtoner vha. cv2.cvtColor() evt.
Registrer nøglefunktioner i billederne ved hjælp af funktionsdetektionsalgoritmer som SIFT, ORB eller AKAZE.
Feature Matching
Brug funktionsmatchningsteknikker til at finde tilsvarende punkter mellem billederne.
OpenCV leverer funktioner som cv2.BFMatcher() eller cv2.FlannBasedMatcher() til funktionsmatchning.
Homografisk skøn
Beregn homografimatrixen ved hjælp af de tilsvarende punkter fundet i det foregående trin.
Homografimatrixen beskriver transformationen mellem de to billeder.
Vridning og syning
Brug homografimatrixen til at fordreje et af billederne, så det flugter med det andet.
Funktionen cv2.warpPerspective() kan bruges til dette formål.
Kombiner det skæve billede med det andet billede for at skabe det sammensyede panorama.
Blanding(valgfrit)
Anvend billedblandingsteknikker for problemfrit at flette de sammensatte billeder.
Teknikker som lineær blanding eller multi-band blanding kan bruges.
Vis eller Gem
Vis det sammensyede panorama vha. cv2.imshow() eller gem det vha cv2.imwrite(). .
Her er et forenklet kodeeksempel, der demonstrerer billedsammensætningsprocessen ved hjælp af 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()
Bemærk venligst, at dette eksempel er en forenklet demonstration. I praksis skal du muligvis håndtere problemer som billedjustering, blanding og forvrængningskorrektion for at opnå panoramabilleder i høj kvalitet.