Łączenie obrazów za pomocą Python OpenCV obejmuje łączenie wielu obrazów w celu utworzenia widoku panoramicznego lub szerokiego pola. Proces ten jest powszechnie stosowany w fotografii do łączenia nakładających się obrazów i tworzenia jednolitej panoramy. Oto podstawowy zarys łączenia obrazów za pomocą OpenCV:
Wstępne przetwarzanie obrazu
Załaduj obrazy, które chcesz zszyć za pomocą cv2.imread() funkcji OpenCV.
W razie potrzeby przekonwertuj obrazy na skalę szarości cv2.cvtColor().
Wykrywaj kluczowe cechy na obrazach za pomocą algorytmów wykrywania cech, takich jak SIFT, ORB lub AKAZE.
Dopasowanie funkcji
Użyj technik dopasowywania cech, aby znaleźć odpowiednie punkty między obrazami.
OpenCV zapewnia funkcje takie jak cv2.BFMatcher() lub cv2.FlannBasedMatcher() do dopasowywania funkcji.
Oszacowanie homografii
Oblicz macierz homografii, korzystając z odpowiednich punktów znalezionych w poprzednim kroku.
Macierz homograficzna opisuje transformację między dwoma obrazami.
Wypaczanie i szycie
Użyj matrycy homografii, aby wypaczyć jeden z obrazów, aby dopasować go do drugiego.
cv2.warpPerspective() W tym celu można wykorzystać tę funkcję.
Połącz zniekształcony obraz z innym obrazem, aby utworzyć połączoną panoramę.
Mieszanie(opcjonalnie)
Zastosuj techniki mieszania obrazów, aby płynnie scalić zszyte obrazy.
Można zastosować techniki takie jak mieszanie liniowe lub mieszanie wielopasmowe.
Wyświetl lub Zapisz
Wyświetl połączoną panoramę za pomocą cv2.imshow() lub zapisz ją za pomocą cv2.imwrite().
Oto uproszczony przykład kodu demonstrujący proces łączenia obrazów przy użyciu 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()
Należy pamiętać, że ten przykład jest uproszczoną demonstracją. W praktyce może zaistnieć potrzeba rozwiązania takich problemów, jak wyrównanie obrazu, mieszanie i korekcja zniekształceń, aby uzyskać wysokiej jakości zdjęcia panoramiczne.