L'assemblage d'images à l'aide Python d'OpenCV implique la combinaison de plusieurs images pour créer une vue panoramique ou à champ large. Ce processus est couramment utilisé en photographie pour fusionner des images qui se chevauchent et créer un panorama homogène. Voici un aperçu de base de la façon d'assembler des images à l'aide d'OpenCV :
Prétraitement d'image
Chargez les images que vous souhaitez assembler à l'aide de cv2.imread() la fonction OpenCV.
Convertissez les images en niveaux de gris en utilisant cv2.cvtColor() si nécessaire.
Détectez les caractéristiques clés des images à l'aide d'algorithmes de détection de caractéristiques tels que SIFT, ORB ou AKAZE.
Correspondance des fonctionnalités
Utilisez des techniques d'appariement de caractéristiques pour trouver des points correspondants entre les images.
OpenCV fournit des fonctions telles que cv2.BFMatcher() ou cv2.FlannBasedMatcher() pour la correspondance des fonctionnalités.
Estimation d'homographie
Calculez la matrice d'homographie en utilisant les points correspondants trouvés à l'étape précédente.
La matrice d'homographie décrit la transformation entre les deux images.
Déformation et couture
Utilisez la matrice d'homographie pour déformer l'une des images afin de l'aligner sur l'autre.
La cv2.warpPerspective() fonction peut être utilisée à cette fin.
Combinez l'image déformée avec l'autre image pour créer le panorama assemblé.
Mélange(facultatif)
Appliquez des techniques de fusion d'images pour fusionner de manière transparente les images assemblées.
Des techniques telles que le mélange linéaire ou le mélange multibande peuvent être utilisées.
Afficher ou enregistrer
Affichez le panorama assemblé avec cv2.imshow() ou enregistrez-le avec cv2.imwrite().
Voici un exemple de code simplifié illustrant le processus d'assemblage d'images à l'aide d'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()
Veuillez noter que cet exemple est une démonstration simplifiée. En pratique, vous devrez peut-être gérer des problèmes tels que l'alignement de l'image, le mélange et la correction de la distorsion pour obtenir des images panoramiques de haute qualité.