# 图像拼接代码介绍
## 主入口
```python
matcher = Matcher(img1, img2, Method.SIFT)
matcher.match(show_match=True)
sticher = Sticher(img1, img2, matcher)
sticher.stich()
```
分为两部分,`Matcher`和`Sticher`,分别用作图像的内容识别及图像的拼接
## Matcher介绍
### 构造函数
```python
class Matcher():
def __init__(self, image1: np.ndarray, image2: np.ndarray, method: Enum=Method.SURF, threshold=800) -> None:
"""输入两幅图像,计算其特征值
Args:
image1 (np.ndarray): 图像一
image2 (np.ndarray): 图像二
method (Enum, optional): Defaults to Method.SURF. 特征值检测方法
threshold (int, optional): Defaults to 800. 特征值阈值
"""
...
```
此类用于输入两幅图像,计算其特征值,输入两幅图像分别为`numpy`数组格式的图像,其中的`method`参数要求输入SURF、SIFT或者ORB,`threshold`参数为特征值检测所需的阈值。
### 特征值计算
```python
def compute_keypoint(self) -> None:
"""计算特征点
Args:
image (np.ndarray): 图像
"""
...
```
利用给出的特征值检测方法对图像进行特征值检测。
### 匹配
```python
def match(self, max_match_lenth=20, threshold=0.04, show_match=False):
"""对图片进行匹配
max_match_lenth (int, optional): Defaults to 20. 最大匹配点数量
threshold (float, optional): Defaults to 0.04. 默认最大匹配距离差
show_match (bool, optional): Defaults to False. 是否展示匹配结果
"""
...
```
对两幅图片计算得出的特征值进行匹配,对ORB来说使用OpenCV的`BFMatcher`算法,而对于其他特征检测方法则使用`FlannBasedMatcher`算法。
## Sticher介绍
### 构造函数
```python
class Sticher:
def __init__(self, image1: np.ndarray, image2: np.ndarray, matcher: Matcher):
"""输入图像和匹配,对图像进行拼接
目前采用简单矩阵匹配和平均值拼合
Args:
image1 (np.ndarray): 图像一
image2 (np.ndarray): 图像二
matcher (Matcher): 匹配结果
"""
...
```
输入图像和匹配,对图像进行拼接,目前采用简单矩阵匹配和平均值拼合。
### 拼合
```python
def stich(self, show_result=True, show_match_point=True):
"""对图片进行拼合
show_result (bool, optional): Defaults to True. 是否展示拼合图像
show_match_point (bool, optional): Defaults to True. 是否展示拼合点
"""
...
```
对两幅图像进行拼合,采用透视变换矩阵,并利用平均值对图片进行无缝接合。
### 融合
```python
def blend(self, image1: np.ndarray, image2: np.ndarray) -> np.ndarray:
"""对图像进行拼合
Args:
image1 (np.ndarray): 图像一
image2 (np.ndarray): 图像二
Returns:
np.ndarray: 融合结果
"""
...
```
目前采用简单平均方式。
### 辅助函数
#### 平均值
```python
def average(self, image1: np.ndarray, image2: np.ndarray) -> np.ndarry:
"""平均算法拼合
Args:
image1 (np.ndarray): 图片一
image2 (np.ndarray): 图片二
Returns:
np.ndarray: 拼合后图像
"""
...
```
返回两幅图片的平均值。
#### 边界计算
```python
def get_transformed_size(self) ->Tuple[int, int, int, int]:
"""计算形变后的边界
Returns:
Tuple[int, int, int, int]: 分别为左右上下边界
"""
...
```
计算形变后的边界,从而对图片进行相应的位移,保证全部图像都出现在屏幕上。
#### 坐标变换
```python
def get_transformed_position(self, x: Union[float, Tuple[float, float]], y: float=None, M=None) -> Tuple[float, float]:
"""求得某点在变换矩阵(self.M)下的新坐标
Args:
x (Union[float, Tuple[float, float]]): x坐标或(x,y)坐标
y (float, optional): Defaults to None. y坐标,可无
M (np.ndarry, optional): Defaults to None. 利用M进行坐标变换运算
Returns:
Tuple[float, float]: 新坐标
"""
...
```
求得某点在变换矩阵(self.M)下的新坐标,如有选参数`M`,则利用M进行坐标变换运算。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
毕业设计,基于python的图像拼接.zip

共81个文件
jpg:54个
py:8个
txt:5个

1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉

温馨提示
毕业设计,基于python的图像拼接 基于Python的图像拼接毕业设计项目,可以是一个非常有实用价值的研究课题。以下是一个可能的项目开发流程和关键点: 项目名称 基于Python的图像拼接与融合系统 项目目标 开发一个能够自动拼接多张图像并实现无缝融合的系统。 支持不同场景下的图像拼接,如全景图拼接、卫星图像拼接等。 提供用户友好的界面,方便用户操作。 技术栈 编程语言:Python 图像处理库:OpenCV, PIL/Pillow 特征匹配库:SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Robust Features) 图像融合算法:多频带混合 (Multi-band Blending), Poisson图像编辑等 GUI库:Tkinter, PyQt, Kivy(可选) 项目流程 1. 需求分析 确定系统需要支持哪些类型的图像拼接。 确定用户界面和操作流程。 2. 技术调研 研究现有的图像拼接技术。 了解特征点检测、匹配和图像融合的算法。 3. 系统设计 设计系统的架构,包括数据流、模块划分等。 设计用户界
资源推荐
资源详情
资源评论



















收起资源包目录





























































































共 81 条
- 1
资源评论

- 普通网友2025-03-23果断支持这个资源,资源解决了当前遇到的问题,给了新的灵感,感谢分享~
- 2201_754714882025-01-01资源有很好的参考价值,总算找到了自己需要的资源啦。

人工智能教学实践
- 粉丝: 898
上传资源 快速赚钱
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助


最新资源
- 2023年四级网络工程师复习资料.doc
- matlab仿真毕设倒立摆现代控制理论研究.doc
- va软件工程师工作简历模板.doc
- 第十章-算法初步、推理与证明、复数-第三节-复数课件-理.ppt
- [精选]网站设计与开发培训课程.pptx
- (完整)高中物理知识点总结和知识网络图(大全).pdf
- TCL公司管理软件编码规则.doc
- PCI8696数据采集卡硬件操作说明书.doc
- 大数据云商时代物流的技术实训室姚总授课.ppt
- DB22_T_1510_2011_标准信息服务规范.pdf
- 2021年计算机二级考试MSOffice考试题库十份有答案.docx
- MATLAB可视化5:华夫图
- 大庆市农村沼气国债项目管理信息手册.doc
- 2022网络工作计划_.docx
- 2023年高职组计算机网络项目竞赛样题.doc
- OA办公系统九天OA网络协同办公系统服务端说明书v.doc
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈



安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
