La cucitura di immagini utilizzando Python e OpenCV comporta la combinazione di più immagini per creare una vista panoramica o ad ampio campo. Questo processo è comunemente usato in fotografia per unire immagini sovrapposte e creare un panorama senza interruzioni. Ecco uno schema di base su come unire le immagini usando OpenCV:
Preelaborazione delle immagini
Carica le immagini che vuoi unire usando cv2.imread() la funzione di OpenCV.
Converti le immagini in scala di grigi utilizzando cv2.cvtColor() se necessario.
Rileva le caratteristiche chiave nelle immagini utilizzando algoritmi di rilevamento delle caratteristiche come SIFT, ORB o AKAZE.
Corrispondenza delle caratteristiche
Utilizzare le tecniche di corrispondenza delle caratteristiche per trovare i punti corrispondenti tra le immagini.
OpenCV fornisce funzioni come cv2.BFMatcher() o cv2.FlannBasedMatcher() per la corrispondenza delle caratteristiche.
Stima dell'omografia
Calcolare la matrice di omografia utilizzando i punti corrispondenti trovati nel passaggio precedente.
La matrice di omografia descrive la trasformazione tra le due immagini.
Deformazione e cucitura
Usa la matrice di omografia per deformare una delle immagini per allinearla con l'altra.
La cv2.warpPerspective() funzione può essere utilizzata per questo scopo.
Combina l'immagine deformata con l'altra immagine per creare il panorama cucito.
Miscelazione(facoltativo)
Applica tecniche di fusione delle immagini per unire perfettamente le immagini unite.
È possibile utilizzare tecniche come la fusione lineare o la fusione multibanda.
Visualizza o salva
Visualizza il panorama unito usando cv2.imshow() o salvalo usando cv2.imwrite().
Ecco un esempio di codice semplificato che dimostra il processo di cucitura delle immagini utilizzando 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()
Si prega di notare che questo esempio è una dimostrazione semplificata. In pratica, potrebbe essere necessario gestire problemi come l'allineamento dell'immagine, la fusione e la correzione della distorsione per ottenere immagini panoramiche di alta qualità.