OpenCV处理图片拼接

图片拼接(实战项目三)

主题思路

1. 读入图片

2. 预处理图片

3. 图片特征提取

4. 特征处理

5. 特征匹配

6. 透视变换

7. 图片再处理

8. (可选)图片特征点连线配对

具体代码

Sticher.py

引入头文件

import cv2
import numpy as np

创建类

class Sticher:

自定义函数

• def stich:外部接口函数

• def detectAndDescribe:用于图片的特征点提取,内部逻辑函数

• def matchKeypoints:特征点匹配

• def drawMatches:显示2图片的特征点匹配,用线勾勒出来,方便观察细节(可选)

展示图片函数:show()

    def show(self, image, name='demo'):
        cv2.imshow(name, image)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()

外部接口函数:stich()

stich函数传入一个images的列表,里面包含2个图片,经过一系列其他成员函数后将2图片合并

参数说明:

ratio = 0.75 (先验知识,拿来主义~)

# reprojThresh是RANSAC算法中的阈值参数，用于判断是否为内点（inlier）的阈值
#