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α) 待拼接图像像素 ×αα 从 0 到 1 渐变。多分辨率融合拉普拉斯金字塔融合适用于复杂光照场景融合效果更自然无明显边界痕迹计算量稍大。三、OpenCV 代码实现步骤一环境准备需安装 OpenCV 3.4.1.15 版本支持 SIFT 算法安装命令参考pip install opencv-python3.4.1.15 opencv-contrib-python3.4.1.15二完整代码示例中间结果拼接结果以两张重叠图像拼接为例上面代码实现)import numpy as np import cv2 class Stitcher: #拼接函数 def stitch(self, images, ratio0.75, reprojThresh4.0,showMatchesFalse): #获取输入图片 (imageB, imageA) images #检测A、B图片的SIFT关键特征点并计算特征描述子 (kpsA, featuresA) self.detectAndDescribe(imageA) (kpsB, featuresB) self.detectAndDescribe(imageB) # 匹配两张图片的所有特征点返回匹配结果 M self.matchKeypoints(kpsA, kpsB, featuresA, featuresB, ratio, reprojThresh) # 如果返回结果为空没有匹配成功的特征点退出算法 if M is None: return None # 否则提取匹配结果 # H是3x3视角变换矩阵 (matches, H, status) M # 将图片A进行视角变换result是变换后图片 result cv2.warpPerspective(imageA, H, (imageA.shape[1] imageB.shape[1], imageA.shape[0])) self.cv_show(result, result) # 将图片B传入result图片最左端 result[0:imageB.shape[0], 0:imageB.shape[1]] imageB self.cv_show(result, result) # 检测是否需要显示图片匹配 if showMatches: # 生成匹配图片 vis self.drawMatches(imageA, imageB, kpsA, kpsB, matches, status) # 返回结果 return (result, vis) # 返回匹配结果 return result def cv_show(self,name,img): cv2.imshow(name, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() def detectAndDescribe(self, image): # 将彩色图片转换成灰度图 gray cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 建立SIFT生成器 descriptor cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 检测SIFT特征点并计算描述子 (kps, features) descriptor.detectAndCompute(image, None) # 将结果转换成NumPy数组 kps np.float32([kp.pt for kp in kps]) # 返回特征点集及对应的描述特征 return (kps, features) def matchKeypoints(self, kpsA, kpsB, featuresA, featuresB, ratio, reprojThresh): # 建立暴力匹配器 matcher cv2.BFMatcher() # 使用KNN检测来自A、B图的SIFT特征匹配对K2 rawMatches matcher.knnMatch(featuresA, featuresB, 2) matches [] for m in rawMatches: # 当最近距离跟次近距离的比值小于ratio值时保留此匹配对 if len(m) 2 and m[0].distance m[1].distance * ratio: # 存储两个点在featuresA, featuresB中的索引值 matches.append((m[0].trainIdx, m[0].queryIdx)) # 当筛选后的匹配对大于4时计算视角变换矩阵 if len(matches) 4: # 获取匹配对的点坐标 ptsA np.float32([kpsA[i] for (_, i) in matches]) ptsB np.float32([kpsB[i] for (i, _) in matches]) # 计算视角变换矩阵 (H, status) cv2.findHomography(ptsA, ptsB, cv2.RANSAC, reprojThresh) # 返回结果 return (matches, H, status) # 如果匹配对小于4时返回None return None def drawMatches(self, imageA, imageB, kpsA, kpsB, matches, status): # 初始化可视化图片将A、B图左右连接到一起 (hA, wA) imageA.shape[:2] (hB, wB) imageB.shape[:2] vis np.zeros((max(hA, hB), wA wB, 3), dtypeuint8) vis[0:hA, 0:wA] imageA vis[0:hB, wA:] imageB # 联合遍历画出匹配对 for ((trainIdx, queryIdx), s) in zip(matches, status): # 当点对匹配成功时画到可视化图上 if s 1: # 画出匹配对 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) # 返回可视化结果 return vis主函数from Stitcher import Stitcher import cv2 # 读取拼接图片 imageA cv2.imread(left_01.png) imageB cv2.imread(right_01.png) # 把图片拼接成全景图 stitcher Stitcher() (result, vis) stitcher.stitch([imageA, imageB], showMatchesTrue) # 显示所有图片 cv2.imshow(Image A, imageA) cv2.imshow(Image B, imageB) cv2.imshow(Keypoint Matches, vis) cv2.imshow(Result, result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()