Opencv 实战五 图像拼接
2024-05-07 21:18:51
图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术。
下面用opencv实现一下多张图像进行拼接
如下图所示，三张不同角度的图像最终拼接成一张全视角的图像
from imutils import paths
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2# 构造参数解析器并解析参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--images",default='images', type=str, required=True,help="path to input directory of images to stitch")
ap.add_argument("-o", "--output", default='output.png',type=str, required=True,help="path to the output image")
ap.add_argument("-c", "--crop", type=int, default=0,help="whether to crop out largest rectangular region")
args = vars(ap.parse_args()) # vars函数是实现返回对象object的属性和属性值的字典对象print(args) # {'images': 'images/scottsdale', 'output': 'output.png', 'crop': 1}
# 匹配输入图像的路径并初始化我们的图像列表
# rectangular_region = 2
print("[INFO] loading images...")
# 获取到每张待拼接图像并排序，如['第一张图片路径'， 第二张图片路径'，第三张图片路径']
imagePaths = sorted(list(paths.list_images(args["images"])))
# print(imagePaths)
# imagePaths = ['IMG_1786-2.jpg',
# 'IMG_1787-2.jpg',
# 'IMG_1788-2.jpg']
images = []# 遍历图像路径，加载每个路径，然后将它们添加到我们的路径中图像到stich列表
for imagePath in imagePaths:image = cv2.imread(imagePath)images.append(image)# 初始化OpenCV的图像sticher对象，然后执行图像拼接
print("[INFO] stitching images...")
stitcher = cv2.createStitcher() if imutils.is_cv3() else cv2.Stitcher_create()
(status, stitched) = stitcher.stitch(images)# print(status, stitched)
# 如果状态为“0”，则OpenCV成功执行图像拼接
if status == 0:# 检查我们是否应该从拼接图像中裁剪出最大的矩形区域if args["crop"] > 0:# 在拼接图像周围创建一个10像素的黑色边框print("[INFO] cropping...")stitched = cv2.copyMakeBorder(stitched, 10, 10, 10, 10,cv2.BORDER_CONSTANT, (0, 0, 0))# cv2.imshow('123',stitched)# 将拼接图像转换为灰度gray = cv2.cvtColor(stitched, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# cv2.imshow('456', gray)# 对灰度图像进行阈值二值化，# 这样所有大于零的像素都设置为255（前景），而其他所有像素都保持为0（背景）thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]# cv2.imshow('789', thresh)# 在阈值图像中找到所有外部轮廓，然后找到 “最大 ”轮廓，它将是拼接图像的轮廓# cv2.RETR_EXTERNAL：只找外轮廓。cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：输出少量轮廓点# 输出参数1：图像# 输出参数2：轮廓列表# 输出参数3：层级cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# print(cnts) #cnts包括三个数组：# print(len(cnts))cnts = imutils.grab_contours(cnts)################################# imutils.grab_contours 的源码 ：# # if the length the contours tuple returned by cv2.findContours# # is '2' then we are using either OpenCV v2.4, v4-beta, or# # v4-official# if len(cnts) == 2:# cnts = cnts[0]# # if the length of the contours tuple is '3' then we are using# # either OpenCV v3, v4-pre, or v4-alpha# elif len(cnts) == 3:# cnts = cnts[1]# # otherwise OpenCV has changed their cv2.findContours return# # signature yet again and I have no idea WTH is going on# else:# raise Exception(("Contours tuple must have length 2 or 3, "# "otherwise OpenCV changed their cv2.findContours return "# "signature yet again. Refer to OpenCV's documentation "# "in that case"))# # return the actual contours array# return cnts################################### 抓取具有最大区域的轮廓（即拼接图像本身的轮廓），cv2.contourArea是求轮廓面积c = max(cnts, key=cv2.contourArea)# print(c)# print(c.shape)# 为掩码分配内存，该掩码将包含拼接图像区域的矩形边界框mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8")# 计算出最大轮廓的边界框,使用边界矩形信息.使用 cv2.boundingRect(img) 函数，用一个最小的矩形，# 把找到的形状包起来，img是一个二值图，也就是它的参数；返回四个值，分别是 x，y，w，h；# 其中 x，y 是矩阵左上点的坐标，w，h 是矩阵的宽和高(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)# 使用cv2.rectangle给图像加框，我们在mask上绘制一个纯白色矩形。# 参数1：图像# 参数2：左上角坐标# 参数3：右下角坐标# 参数4：框的颜色# 参数5：框的粗细cv2.rectangle(mask, (x, y), (x + w, y + h), 255, -1)# 创建掩码的两个副本# 第一个mask，将逐渐缩小，直到它可以放入全景内部。minRect = mask.copy()# 第二个mask，将用于确定是否需要继续减小minRect的大小。sub = mask.copy()cv2.imshow('111',sub)# 保持循环，直到sub中没有更多的前景像素# 对二值化图像执行countNonZero。可得到非零像素点数(即外边框的像素点)print(cv2.countNonZero(sub))while cv2.countNonZero(sub) > 0:# 执行侵蚀形态学操作以减小minRect的大小。minRect = cv2.erode(minRect, None)cv2.imshow('333',minRect)# 从minRect中减去thresh ，一旦minRect中没有更多的前景像素，我们就可以从循环中断开sub = cv2.subtract(minRect, thresh)# 在最小矩形掩码中找到轮廓，然后提取边界框（x，y） - 坐标cnts = cv2.findContours(minRect.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv2.imshow('444',cnts[0])cnts = imutils.grab_contours(cnts)c = max(cnts, key=cv2.contourArea)(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)# 使用边界框坐标来提取我们的最终拼接图像stitched = stitched[y:y + h, x:x + w]# 将输出拼接图像写入磁盘cv2.imwrite("result.jpg", stitched)# 将输出拼接图像显示到我们的屏幕cv2.imshow("Stitched", stitched)cv2.waitKey(0)# 否则，拼接失败，可能是由于检测不到足够的关键点else:print("[INFO] image stitching failed ({})".format(status))#执行
python main.py --images images/ --output output.png --crop 1
结果如下所示
有一说一opencv真的牛掰
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