と OpenCVを使用して画像を結合するには Python 、複数の画像を組み合わせてパノラマ ビューまたは広視野ビューを作成することが含まれます。 このプロセスは、重なり合う画像を結合してシームレスなパノラマを作成するために写真撮影でよく使用されます。 OpenCV を使用して画像をステッチする方法の基本的な概要は次のとおりです。
画像の前処理
OpenCVの機能を利用して、貼り合わせたい画像を読み込みます cv2.imread()。
必要に応じて、 を使用して画像をグレースケールに変換します cv2.cvtColor()。
SIFT、ORB、AKAZE などの特徴検出アルゴリズムを使用して、画像内の主要な特徴を検出します。
特徴マッチング
特徴マッチング技術を使用して、画像間の対応する点を見つけます。
cv2.BFMatcher() OpenCV は、特徴マッチングのためのや の ような関数を提供します cv2.FlannBasedMatcher()。
ホモグラフィー推定
前のステップで見つかった対応点を使用して、ホモグラフィー行列を計算します。
ホモグラフィー行列は、2 つの画像間の変換を記述します。
ワーピングとステッチング
ホモグラフィー行列を使用して、一方のイメージをワープして他方のイメージと揃えます。
この cv2.warpPerspective() 機能はこの目的に使用できます。
ワープした画像を他の画像と組み合わせて、ステッチされたパノラマを作成します。
ブレンディング（オプション）
画像ブレンド技術を適用して、ステッチされた画像をシームレスに結合します。
線形ブレンディングやマルチバンド ブレンディングなどの技術を使用できます。
表示または保存
を使用してステッチされたパノラマを表示する cv2.imshow() か、 を使用して保存します cv2.imwrite()。
OpenCV を使用した画像ステッチング プロセスを示す簡略化されたコード例を次に示します。
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()
この例は簡略化されたデモンストレーションであることに注意してください。 実際には、高品質のパノラマ画像を実現するために、画像の位置合わせ、ブレンディング、歪み補正などの問題に対処する必要がある場合があります。