및 OpenCV를 사용하여 이미지를 스티칭하려면 Python 여러 이미지를 결합하여 파노라마 또는 광시야 뷰를 만듭니다. 이 프로세스는 겹치는 이미지를 병합하고 매끄러운 파노라마를 만들기 위해 사진에서 일반적으로 사용됩니다. 다음은 OpenCV를 사용하여 이미지를 스티치하는 방법에 대한 기본 개요입니다.
이미지 전처리
OpenCV의 기능을 사용하여 스티치하려는 이미지를 로드합니다 cv2.imread().
필요한 경우 를 사용하여 이미지를 회색조로 변환합니다 cv2.cvtColor().
SIFT, ORB 또는 AKAZE와 같은 기능 감지 알고리즘을 사용하여 이미지의 주요 기능을 감지합니다.
기능 일치
특징 매칭 기술을 사용하여 이미지 사이의 대응점을 찾습니다.
OpenCV는 기능 일치 cv2.BFMatcher() 와 같은 기능을 제공합니다 cv2.FlannBasedMatcher().
호모그래피 추정
이전 단계에서 찾은 해당 지점을 사용하여 호모그래피 행렬을 계산합니다.
호모그래피 매트릭스는 두 이미지 간의 변환을 설명합니다.
워핑 및 스티칭
호모그래피 매트릭스를 사용하여 이미지 중 하나를 왜곡하여 다른 이미지와 정렬합니다.
이 목적을 위해 기능 cv2.warpPerspective() 을 사용할 수 있습니다.
뒤틀린 이미지를 다른 이미지와 결합하여 연결된 파노라마를 만듭니다.
블렌딩(선택사항)
이미지 혼합 기술을 적용하여 스티칭된 이미지를 매끄럽게 병합합니다.
선형 혼합 또는 다중 대역 혼합과 같은 기술을 사용할 수 있습니다.
표시 또는 저장
를 사용하여 연결된 파노라마를 표시하거나 cv2.imshow() 를 사용하여 저장합니다 cv2.imwrite().
다음은 OpenCV를 사용하여 이미지 스티칭 프로세스를 보여주는 간단한 코드 예제입니다.
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()
이 예는 단순화된 데모입니다. 실제로는 고품질 파노라마 이미지를 얻기 위해 이미지 정렬, 혼합 및 왜곡 보정과 같은 문제를 처리해야 할 수도 있습니다.