OpenCV 전경 이미지 조립의 실현 예시

본 고 는 주로 OpenCV 전경 이미지 조립의 실현 예 시 를 소개 하고 여러분 에 게 공유 합 니 다.구체 적 으로 다음 과 같 습 니 다.
left_01.jpg

right_01.jpg

Stitcher.py

import numpy as np
import cv2
 
class Stitcher:
 
    #    
    def stitch(self, images, ratio=0.75, reprojThresh=4.0,showMatches=False):
        #      
        (imageB, imageA) = images
        #  A、B   SIFT     ，        
        (kpsA, featuresA) = self.detectAndDescribe(imageA)
        (kpsB, featuresB) = self.detectAndDescribe(imageB)
 
        #             ，      
        M = self.matchKeypoints(kpsA, kpsB, featuresA, featuresB, ratio, reprojThresh)
 
        #         ，          ，    
        if M is None:
            return None
 
        #   ，      
        # H 3x3            
        (matches, H, status) = M
        #    A      ，result      
        result = cv2.warpPerspective(imageA, H, (imageA.shape[1] + imageB.shape[1], imageA.shape[0]))
        self.cv_show('result', result)
        #    B  result     
        result[0:imageB.shape[0], 0:imageB.shape[1]] = imageB
        self.cv_show('result', result)
        #             
        if showMatches:
            #       
            vis = self.drawMatches(imageA, imageB, kpsA, kpsB, matches, status)
            #     
            return (result, vis)
 
        #       
        return result
    def cv_show(self,name,img):
        cv2.imshow(name, img)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()
 
    def detectAndDescribe(self, image):
        #            
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
        #   SIFT   
        descriptor = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
        #   SIFT   ，      
        (kps, features) = descriptor.detectAndCompute(image, None)
 
        #       NumPy  
        kps = np.float32([kp.pt for kp in kps])
 
        #       ，        
        return (kps, features)
 
    def matchKeypoints(self, kpsA, kpsB, featuresA, featuresB, ratio, reprojThresh):
        #        
        matcher = cv2.BFMatcher()
  
        #   KNN    A、B  SIFT     ，K=2
        rawMatches = matcher.knnMatch(featuresA, featuresB, 2)
 
        matches = []
        for m in rawMatches:
            #                ratio  ，      
            if len(m) == 2 and m[0].distance < m[1].distance * ratio:
            #       featuresA, featuresB     
                matches.append((m[0].trainIdx, m[0].queryIdx))
 
        #           4 ，        
        if len(matches) > 4:
            #          
            ptsA = np.float32([kpsA[i] for (_, i) in matches])
            ptsB = np.float32([kpsB[i] for (i, _) in matches])
 
            #         
            (H, status) = cv2.findHomography(ptsA, ptsB, cv2.RANSAC, reprojThresh)
 
            #     
            return (matches, H, status)
 
        #        4 ，  None
        return None
 
    def drawMatches(self, imageA, imageB, kpsA, kpsB, matches, status):
        #         ， A、B        
        (hA, wA) = imageA.shape[:2]
        (hB, wB) = imageB.shape[:2]
        vis = np.zeros((max(hA, hB), wA + wB, 3), dtype="uint8")
        vis[0:hA, 0:wA] = imageA
        vis[0:hB, wA:] = imageB
 
        #     ，     
        for ((trainIdx, queryIdx), s) in zip(matches, status):
            #         ，       
            if s == 1:
                #      
                ptA = (int(kpsA[queryIdx][0]), int(kpsA[queryIdx][1]))
                ptB = (int(kpsB[trainIdx][0]) + wA, int(kpsB[trainIdx][1]))
                cv2.line(vis, ptA, ptB, (0, 255, 0), 1)
 
        #        
        return vis

ImageStiching.py

from Stitcher import Stitcher
import cv2
 
#       
imageA = cv2.imread("left_01.jpg")
imageB = cv2.imread("right_01.jpg")
 
#          
stitcher = Stitcher()
(result, vis) = stitcher.stitch([imageA, imageB], showMatches=True)
 
#       
cv2.imshow("Image A", imageA)
cv2.imshow("Image B", imageB)
cv2.imshow("Keypoint Matches", vis)
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

실행 결과:


다음 오류 가 발생 하면:
cv2.error: OpenCV(3.4.3) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cpp:1207: error: (-213:The function/feature is not implemented) This algorithm is patented and is excluded in this configuration; Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMake option and rebuild the library in function ‘cv::xfeatures2d::SIFT::create'
OpenCV 프로그램 알림 알고리즘 을 실행 하면 저작권 문 제 는 낮은 버 전의 opencv-contrib-python 을 설치 하여 해결 할 수 있 습 니 다.

pip install --user opencv-contrib-python==3.3.0.10

여기 서 OpenCV 전경 이미지 조합 에 관 한 예제 에 관 한 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 관련 OpenCV 이미지 조합 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!