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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

OpenCV實(shí)現(xiàn)拼接圖像的簡單方法-創(chuàng)新互聯(lián)

本文實(shí)例為大家分享了OpenCV實(shí)現(xiàn)拼接圖像的具體方法,供大家參考,具體內(nèi)容如下

目前創(chuàng)新互聯(lián)建站已為1000多家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、虛擬空間、綿陽服務(wù)器托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、平泉網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù),公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略,正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化,與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長,共同發(fā)展。

用iphone拍攝的兩幅圖像:

OpenCV實(shí)現(xiàn)拼接圖像的簡單方法

OpenCV實(shí)現(xiàn)拼接圖像的簡單方法

拼接后的圖像:

OpenCV實(shí)現(xiàn)拼接圖像的簡單方法

相關(guān)代碼如下:

//讀取圖像
Mat leftImg=imread("left.jpg");
Mat rightImg=imread("right.jpg");
if(leftImg.data==NULL||rightImg.data==NULL)
 return;
 
//轉(zhuǎn)化成灰度圖
Mat leftGray;
Mat rightGray;
cvtColor(leftImg,leftGray,CV_BGR2GRAY);
cvtColor(rightImg,rightGray,CV_BGR2GRAY);
 
//獲取兩幅圖像的共同特征點(diǎn)
int minHessian=400;
SurfFeatureDetector detector(minHessian);
vector leftKeyPoints,rightKeyPoints;
detector.detect(leftGray,leftKeyPoints);
detector.detect(rightGray,rightKeyPoints);
SurfDescriptorExtractor extractor;
Mat leftDescriptor,rightDescriptor;
extractor.compute(leftGray,leftKeyPoints,leftDescriptor);
extractor.compute(rightGray,rightKeyPoints,rightDescriptor);
FlannBasedMatcher matcher;
vector matches;
matcher.match(leftDescriptor,rightDescriptor,matches); 
int matchCount=leftDescriptor.rows;
if(matchCount>15)
{
 matchCount=15;
 sort(matches.begin(),matches.begin()+leftDescriptor.rows,DistanceLessThan);
} 
vector leftPoints;
vector rightPoints;
for(int i=0; i(3,3)<<1.0,0,leftImg.cols, 0,1.0,0, 0,0,1.0);
 
//拼接圖像
Mat tiledImg;
warpPerspective(leftImg,tiledImg,shftMat*homo,Size(leftImg.cols+rightImg.cols,rightImg.rows));
rightImg.copyTo(Mat(tiledImg,Rect(leftImg.cols,0,rightImg.cols,rightImg.rows)));
 
//保存圖像
imwrite("tiled.jpg",tiledImg);
 
//顯示拼接的圖像
imshow("tiled image",tiledImg);
waitKey(0);

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