OpenCV-图像拼接

一、基本原理

图像拼接的基本原理是通过找到不同图像之间的相似性或重叠区域，利用这些区域将图像无缝地融合在一起，形成一幅更大的图像。这个过程通常包括图像预处理、图像配准、建立变换模型、统一坐标变换以及融合重构等步骤。

二、步骤

• 图像预处理
  • 去噪：去除图像中的噪声，提高图像质量。
  • 边缘提取：提取图像的边缘信息，有助于后续的配准和融合。
  • 直方图处理：调整图像的亮度、对比度等，使不同图像在视觉上更加一致。
• 图像配准
  • 特征点检测：使用算法（如SIFT、SURF、ORB等）检测图像中的特征点。
  • 特征匹配：根据特征点的描述符进行匹配，找到不同图像之间的对应点。
  • 变换关系计算：根据匹配点计算图像之间的变换关系，如单应性矩阵或仿射变换矩阵。
• 建立变换模型
  • 根据匹配点之间的对应关系，建立数学模型，描述图像之间的变换关系。
• 统一坐标变换
  • 将待拼接图像根据变换模型转换到同一坐标系中，使图像在空间位置上对齐。
• 图像融合
  • 在图像的重叠区域进行融合处理，消除拼接痕迹，使拼接后的图像看起来自然无缝。
  • 融合方法包括多带混合、泊松图像编辑等。

三、代码实现

在OpenCV中，图像拼接通常涉及到特征检测、特征匹配、计算变换矩阵（如单应性矩阵或仿射变换矩阵）以及使用这些矩阵将图像变换到统一坐标系下，最后进行图像拼接的过程。

1.定义函数

import cv2
import numpy as np
import sys
def cv_show(name, img):cv2.imshow(name, img)cv2.waitKey(0)def detectAndDescribe(image):gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)descriptor = cv2.SIFT_create()(kps, des) = descriptor.detectAndCompute(gray, None)kps_float = np.float32([kp.pt for kp in kps])return (kps, kps_float, des)

• 首先我们定义了两个函数，cv_show用来展示图像，detectAndDescribe使用了 OpenCV 的
  SIFT（尺度不变特征变换）算法来检测图像中的关键点和计算这些关键点的描述符。

2.读取图像

"""读取图片"""
imageA = cv2.imread('xiangjiA.jpg')
cv_show('A', imageA)
imageB = cv2.imread('xiangjiB.jpg')
# imageB = cv2.resize(imageB,(662, 604))
cv_show('B', imageB)

• 使用cv2.imread()读取图片。
• 使用cv_show()函数显示图片。
  

3.图像配准

（1）.特征点检测

"""计算图片特征点及描述符"""
(kpsA, kps_floatA, desA) = detectAndDescribe(imageA)
(kpsB, kps_floatB, desB) = detectAndDescribe(imageB)

• 调用定义的函数detectAndDescribe
• 将图片转换为灰度图。
• 使用SIFT算法（cv2.SIFT_create()）检测特征点和计算描述符。

（2）.特征匹配

"""建立暴力匹配器BFMatcher,在匹配大型训练集合时使用FlannBaesdMatcher速度快"""
matcher = cv2.BFMatcher()
rawMatches = matcher.knnMatch(desB, desA, 2)
good = []
matches = []
for m in rawMatches:if len(m) == 2 and m[0].distance < 0.65 * m[1].distance:goodB.append(m)matchesB.append((m[0].trainIdx, m[0].queryIdx))
rawMatchesA = matcher.knnMatch(desA, desB, 2)
print(len(good))
print(matches)vis = cv2.drawMatchesKnn(imageB, kpsB, imageA, kpsA, good, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)cv_show('Keypoint Maxtchs', vis)

• 使用BFMatcher（暴力匹配器）进行特征点匹配，并应用Lowe’s ratio test来筛选好的匹配点。
• 分别计算从imageB到imageA的匹配点。

4.透视变换

"""透视变换"""
if len(matches) > 4:ptsA = np.float32([kps_floatA[i] for (i, _) in matches])  # matches是通过阈值筛选之后的特征点对象ptsB = np.float32([kps_floatB[i] for (_, i) in matches])  # kps_floatA是图片A中的全部特征点坐标(H, mask) = cv2.findHomography(ptsB, ptsA, cv2.RANSAC, 10)else:print('图片未找到4个以上的匹配点')sys.exit()
result = cv2.warpPerspective(imageB, H, (imageB.shape[1] + imageA.shape[1], imageB.shape[0]))

• 如果匹配点数量超过4个，则使用cv2.findHomography()计算单应性矩阵。
• 使用单应性矩阵和cv2.warpPerspective()进行透视变换。

5.图像拼接

cv_show('result', result)
result[0:imageA.shape[0], 0:imageA.shape[1]] = imageA
cv_show('resultB', result)

• 将变换后的图片与另一张图片合并，并显示结果。这里我们是从图像左上角位置开始合并。
  
  
  以上是一个基本的图像拼接流程。在实际应用中，可能需要调整特征检测器的参数、匹配阈值以及RANSAC的阈值，以获得最佳结果。此外，对于复杂场景或大规模数据集，可能还需要考虑并行处理和优化内存使用等问题。

四、图像拼接的注意事项

• 确保图像有重叠部分：图像拼接依赖于图像之间的重叠区域，因此确保待拼接图像有足够的重叠是非常重要的。
• 选择合适的拼接方法：不同的拼接方法适用于不同的场景和需求，选择合适的拼接方法可以获得更好的效果。
• 调整参数：在拼接过程中，可能需要调整一些参数（如特征点检测器的阈值、匹配阈值等），以获得最佳的拼接效果。
• 检查拼接效果：拼接完成后，仔细检查拼接效果，确保没有明显的拼接痕迹或失真现象。

通过以上步骤和注意事项，可以实现高质量的图像拼接，满足各种应用需求。