การต่อภาพโดยใช้ Python และ OpenCV เกี่ยวข้องกับการรวมภาพหลายภาพเพื่อสร้างมุมมองแบบพาโนรามาหรือมุมกว้าง กระบวนการนี้มักใช้ในการถ่ายภาพเพื่อรวมภาพที่ซ้อนทับกันและสร้างภาพพาโนรามาแบบไร้รอยต่อ ต่อไปนี้เป็นโครงร่างพื้นฐานของวิธีการต่อภาพโดยใช้ OpenCV:
การประมวลผลภาพล่วงหน้า
โหลดรูปภาพที่คุณต้องการต่อโดยใช้ cv2.imread() ฟังก์ชัน ของ OpenCV
แปลงภาพเป็นโทนสีเทา cv2.cvtColor() หากจำเป็น
ตรวจหาคุณสมบัติหลักในภาพโดยใช้อัลกอริธึมการตรวจหาคุณสมบัติ เช่น SIFT, ORB หรือ AKAZE
การจับคู่คุณสมบัติ
ใช้เทคนิคการจับคู่คุณลักษณะเพื่อค้นหาจุดที่สอดคล้องกันระหว่างรูปภาพ
OpenCV มีฟังก์ชันที่เหมือน cv2.BFMatcher() หรือ cv2.FlannBasedMatcher() สำหรับการจับคู่ฟีเจอร์
การประมาณค่าโฮโมกราฟฟี
คำนวณโฮโมกราฟีเมทริกซ์โดยใช้จุดที่ตรงกันซึ่งพบในขั้นตอนที่แล้ว
เมทริกซ์โฮโมกราฟฟีอธิบายการเปลี่ยนแปลงระหว่างสองภาพ
การแปรปรวนและการเย็บ
ใช้เมทริกซ์โฮโมกราฟฟีเพื่อบิดภาพหนึ่งภาพให้ตรงกับอีกภาพหนึ่ง
cv2.warpPerspective() สามารถใช้ฟังก์ชัน นี้ เพื่อจุดประสงค์นี้ได้
รวมภาพที่บิดเบี้ยวกับภาพอื่นเพื่อสร้างภาพพาโนรามาแบบต่อเนื่อง
การผสม(ไม่จำเป็น)
ใช้เทคนิคการผสมภาพเพื่อผสานภาพที่เย็บเข้าด้วยกันอย่างลงตัว
สามารถใช้เทคนิคเช่นการผสมเชิงเส้นหรือการผสมหลายแถบ
แสดงหรือบันทึก
แสดงภาพพาโนรามาแบบเย็บต่อโดยใช้ cv2.imshow() หรือบันทึกโดย cv2.imwrite() ใช้
ต่อไปนี้คือตัวอย่างโค้ดอย่างง่ายที่แสดงกระบวนการต่อภาพโดยใช้ 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()
โปรดทราบว่าตัวอย่างนี้เป็นการสาธิตอย่างง่าย ในทางปฏิบัติ คุณอาจต้องจัดการกับปัญหาต่างๆ เช่น การจัดแนวภาพ การผสม และการแก้ไขความผิดเพี้ยนเพื่อให้ได้ภาพพาโนรามาคุณภาพสูง