Costurar imagens usando Python e OpenCV envolve a combinação de várias imagens para criar uma visão panorâmica ou de campo amplo. Esse processo é comumente usado em fotografia para mesclar imagens sobrepostas e criar um panorama perfeito. Aqui está um esboço básico de como unir imagens usando o OpenCV:
Pré-processamento de imagem
Carregue as imagens que deseja costurar usando cv2.imread() a função do OpenCV.
Converta imagens em tons de cinza usando, cv2.cvtColor() se necessário.
Detecte os principais recursos nas imagens usando algoritmos de detecção de recursos como SIFT, ORB ou AKAZE.
Correspondência de recursos
Use técnicas de correspondência de recursos para encontrar pontos correspondentes entre as imagens.
O OpenCV fornece funções como cv2.BFMatcher() ou cv2.FlannBasedMatcher() para correspondência de recursos.
Estimativa de Homografia
Calcule a matriz de homografia usando os pontos correspondentes encontrados na etapa anterior.
A matriz de homografia descreve a transformação entre as duas imagens.
Deformar e Costurar
Use a matriz de homografia para deformar uma das imagens para alinhar com a outra.
A cv2.warpPerspective() função pode ser usada para esta finalidade.
Combine a imagem distorcida com a outra imagem para criar o panorama costurado.
Mistura(opcional)
Aplique técnicas de mesclagem de imagem para mesclar perfeitamente as imagens unidas.
Técnicas como mistura linear ou mistura multi-banda podem ser usadas.
Mostrar ou Salvar
Exiba o panorama montado usando cv2.imshow() ou salve-o usando cv2.imwrite().
Aqui está um exemplo de código simplificado demonstrando o processo de união de imagens usando o 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()
Observe que este exemplo é uma demonstração simplificada. Na prática, pode ser necessário lidar com questões como alinhamento de imagem, mesclagem e correção de distorção para obter imagens panorâmicas de alta qualidade.