# 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。
毕业设计,图像拼接.zip
需积分: 0 162 浏览量
更新于2024-01-21
收藏 1.38MB ZIP 举报
"毕业设计,图像拼接.zip"所涉及的知识点主要集中在图像处理和计算机视觉领域,特别是图像拼接技术。图像拼接是将多张图片融合在一起,形成一幅宽广视角或者包含更多信息的新图像的过程。这个过程在很多场景中都有应用,如全景摄影、遥感图像处理以及虚拟现实等。
在进行图像拼接时,首先需要进行图像预处理,包括去噪、校正(例如,透视校正以消除因拍摄角度不同导致的形变)和色彩校准,确保待拼接图像的质量和一致性。图像预处理常用的技术包括中值滤波、高斯滤波、直方图均衡化等。
接下来是特征匹配,这是图像拼接的关键步骤。通过检测和匹配图像中的关键点(如SIFT、SURF或ORB特征点),可以找出不同图像之间的对应关系。这些匹配点可以帮助确定图像间的相对位置和变换参数,如旋转、平移和缩放。
有了这些匹配信息后,可以使用图像变换算法(如仿射变换、透视变换)来对图像进行校准,使得相邻图像的边缘能够无缝对接。然后,利用图像融合技术(如权重融合、光流融合)将图像内容整合到一起,减少重叠区域的不连续性。
在实际的毕业设计中,可能会使用到如OpenCV这样的开源计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和分析功能,简化了上述步骤的实现。此外,还可能涉及到编程语言,如Python,因为Python与OpenCV的结合非常紧密,且具有丰富的科学计算和可视化库,适合进行图像处理任务。
为了实现图像拼接,还需要掌握基本的编程技巧,包括数据结构、算法以及调试能力。同时,对于机器学习和深度学习有一定了解也是有益的,因为近年来,基于深度学习的方法也在图像拼接领域取得了显著进展,例如利用卷积神经网络进行特征提取和匹配。
"毕业设计,图像拼接.zip"的主题涵盖了图像处理的基础理论、关键技术和实际应用,是计算机视觉领域一个既实用又有挑战性的课题。在完成这个项目的过程中,学生不仅会深化对图像处理的理解,还能提升编程和问题解决的能力。
zero2100
- 粉丝: 172
- 资源: 2460
最新资源
- 拳皇97.exe拳皇972.exe拳皇973.exe
- Matlab根据flac、pfc或其他软件导出的坐标及应力、位移数据再现云图 案例包括导出在flac6.0中导出位移的fish代码(也可以自己先准备软件导出的坐标数据及对应点的位移或应力数据,可根据需
- python-geohash-0.8.5-cp38-cp38-win-amd64
- 法码滋.exe法码滋2.exe法码滋3.exe
- 串联式、并联式、混联式混合动力系统simulink控制策略模型(串联式、并联式、混联式每个都是独立的需要单独说拿哪个,默认是混联式RB) 有基于逻辑门限值、状态机的规则控制策略(RB)、基于等效燃油
- 医药用品检测21-YOLO(v5至v11)、COCO、Paligemma、VOC数据集合集.rar
- 数据恢复软件 Apeaksoft Data Recovery for Mac v1.6.16
- 阅读工具 OmniReader Pro for Mac v3.0.3
- 数据恢复 Disk Drill Enterprise for Mac v5.7.1704
- 全自动批量建站快速养权重站系统【纯静态html站群版】:(GPT4.0自动根据关键词写文章+自动发布+自定义友链+自动文章内链+20%页面加提权词)
- 医药用品检测53-YOLO(v5至v11)、COCO、CreateML、Paligemma数据集合集.rar
- req-sign、bd-ticket-ree-public加密算法(JS)
- 船舶燃料消耗和二氧化碳排放分析数据集,燃料消耗和碳排放关联分析数据
- KUKA机器人安装包,与PROFINET软件包
- 非wine、原生Linux迅雷安装包deb文件,支持Ubuntu、UOS统信、深度Deepin、LinuxMint、Debain系通用
- VScode最新安装包macos版本