使用stitcher需要注意，圖像太大會報錯而且計算慢。
特點和適用范圍：圖像需有足夠重合相同特征區(qū)域。
優(yōu)點：適應部分傾斜/尺度變換和畸變情形，拼接效果好，使用簡單，可以一次拼接多張圖片。
缺點：需要有足夠的相同特征區(qū)域進行匹配，速度較慢(和圖像大小有關)。
原圖（可下載）
代碼（兩張圖片拼接）
import sys
import cv2
if __name__ == "__main__":
img1 = cv2.imread('C:/Users/Guaguan/Desktop/img/1.jpg') # 圖片絕對路徑，
img2 = cv2.imread('C:/Users/Guaguan/Desktop/img/2.jpg')
# stitcher = cv2.createStitcher(False) # 老的OpenCV版本，用這一個
stitcher = cv2.Stitcher.create(cv2.Stitcher_PANORAMA) # 我的是OpenCV4
(status, pano) = stitcher.stitch((img1, img2))
if status != cv2.Stitcher_OK:
print("不能拼接圖片, error code = %d" % status)
sys.exit(-1)
print("拼接成功.")
cv2.imshow('pano', pano)
# cv2.imwrite("pano.jpg", pano)
cv2.waitKey(0)
拼接結果
原圖
代碼（多個圖像自動拼接）
import os
import sys
import cv2
import win32ui
# ? python基于Stitcher圖像拼接
def imgstitcher(imgs): # 傳入圖像數(shù)據(jù) 列表[] 實現(xiàn)圖像拼接
stitcher = cv2.Stitcher.create(cv2.Stitcher_PANORAMA)
_result, pano = stitcher.stitch(imgs)
if _result != cv2.Stitcher_OK:
print("不能拼接圖片, error code = %d" % _result)
sys.exit(-1)
output = 'result' + '.png'
cv2.imwrite(output, pano)
print("拼接成功. %s 已保存!" % output)
if __name__ == "__main__":
# imgPath為圖片所在的文件夾相對路徑
imgPath = 'C:/Users/Guaguan/Desktop/img'
imgList = os.listdir(imgPath)
imgs = []
for imgName in imgList:
pathImg = os.path.join(imgPath, imgName)
img = cv2.imread(pathImg)
if img is None:
print("圖片不能讀?。? + imgName)
sys.exit(-1)
imgs.append(img)
imgstitcher(imgs) # 拼接
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
結果
到此這篇關于python調用stitcher類自動實現(xiàn)多個圖像拼接融合的文章就介紹到這了,更多相關python圖像拼接融合內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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