python實現拼接圖片的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、使用OpenCV和Python進行圖像拼接
• 2、python無縫拼接多張圖片
• 3、如何使用python讀取排版圖片？
• 4、python處理圖片數據？
• 5、Python如何重疊圖片？

使用OpenCV和Python進行圖像拼接

么是圖像拼接呢？簡單來說，對於輸入應該有一組圖像，輸出是合成圖像。同時，必須保留圖像之間的邏輯流。

首先讓我們了解圖像拼接的概念。基本上，如果你想捕捉一個大的場景，你的相機只能提供一個特定分辨率的圖像（如：640×480），這當然不足以捕捉大的全景。所以，我們可以做的是捕捉整個場景的多個圖像，然後把所有的碎片放在一起，形成一個大的圖像。這些有序的照片被稱為全景。獲取多幅圖像並將其轉換成全景圖的整個過程稱為圖像拼接。

首先，需要安裝opencv 3.4.2.16。

接下來我們將導入我們將在Python代碼中使用的庫：

在我們的教程中，我們將拍攝這張精美的照片，我們會將其分成兩張左右兩張照片，然後我們會嘗試拍攝相同或非常相似的照片。

因此，我將此圖像切成兩個圖像，它們會有某種重疊區域：

在此，我們將列出我們應採取的步驟，以取得最終的結果:

因此，從第一步開始，我們將導入這兩個圖像並將它們轉換為灰度，如果您使用的是大圖像，我建議您使用cv2.resize，因為如果您使用較舊的計算機，它可能會非常慢並且需要很長時間。如果要調整圖像大小，即調整50％，只需將fx = 1更改為fx = 0.5即可。

我們還需要找出兩幅圖像中匹配的特徵。我們將使用opencv_contrib的SIFT描述符。SIFT (Scale constant Feature Transform)是一種非常強大的OpenCV算法。這些最匹配的特徵作為拼接的基礎。我們提取兩幅圖像的關鍵點和sift描述符如下:

kp1和kp2是關鍵點，des1和des2是圖像的描述符。如果我們用特徵來畫這幅圖，它會是這樣的:

左邊的圖像顯示實際圖像。右側的圖像使用SIFT檢測到的特徵進行注釋：

一旦你有了兩個圖像的描述符和關鍵點，我們就會發現它們之間的對應關係。我們為什麼要這麼做?為了將任意兩個圖像連接成一個更大的圖像，我們必須找到重疊的點。這些重疊的點會讓我們根據第一幅圖像了解第二幅圖像的方向。根據這些公共點，我們就能知道第二幅圖像是大是小還是旋轉後重疊，或者縮小/放大後再fitted。所有此類信息的產生是通過建立對應關係來實現的。這個過程稱為registration。

對於匹配圖像，可以使用opencv提供的FLANN或BFMatcher方法。我會寫兩個例子證明我們會得到相同的結果。兩個示例都匹配兩張照片中更相似的特徵。當我們設置參數k = 2時，這樣我們就要求knnMatcher為每個描述符給出2個最佳匹配。「matches」是列表的列表，其中每個子列表由「k」個對象組成。以下是Python代碼：

FLANN匹配代碼：

BFMatcher匹配代碼：

通常在圖像中，圖像的許多地方可能存在許多特徵。所以我們過濾掉所有的匹配來得到最好的。因此我們使用上面得到的前2個匹配項進行比值檢驗。如果下面定義的比值大於指定的比值，則考慮匹配。

現在我們定義在圖像上繪製線條的參數，並給出輸出以查看當我們在圖像上找到所有匹配時的樣子：

這是輸出的匹配圖像：

這部分完整Python代碼：

因此，一旦我們獲得了圖像之間的最佳匹配，我們的下一步就是計算單應矩陣。如前所述，單應矩陣將與最佳匹配點一起使用，以估計兩個圖像內的相對方向變換。

在OpenCV中估計單應性是一項簡單的任務，只需一行代碼:

在開始編碼拼接算法之前，我們需要交換圖像輸入。所以img_現在會取右圖像img會取左圖像。

那麼讓我們進入拼接編碼:

因此，首先，我們將最小匹配條件count設置為10(由MIN_MATCH_COUNT定義)，並且只有在匹配良好的匹配超出所需匹配時才進行拼接。否則，只需顯示一條消息，說明匹配不夠。

因此，在if語句中，我們將關鍵點(從匹配列表)轉換為findHomography()函數的參數。

只需在這段代碼中討論cv2.imshow（「original_image_overlapping.jpg」，img2），我們就會顯示我們收到的圖像重疊區域：

因此，一旦我們建立了單應性，我們需要扭曲視角，我們將以下單應矩陣應用於圖像：

所以我們使用如下：

在上面兩行Python代碼中，我們從兩個給定的圖像中獲取重疊區域。然後在「dst」中我們只接收到沒有重疊的圖像的右側，因此在第二行代碼中我們將左側圖像放置到最終圖像。所以在這一點上我們完全拼接了圖像：

剩下的就是去除圖像的黑色，所以我們將編寫以下代碼來從所有圖像邊框中刪除黑邊：

這是我們調用修剪邊界的最終定義函數，同時我們在屏幕上顯示該圖像。如果您願意，也可以將其寫入磁盤：

使用上面的Python代碼，我們將首先收到原始圖片：

這是完整的最終代碼：

在本教程中，我們學習了如何使用OpenCV執行圖像拼接和全景構造，並編寫了最終的圖像拼接代碼。

我們的圖像拼接算法需要四個主要步驟：檢測關鍵點和提取局部不變描述符; 獲得圖像之間的匹配描述符; 應用RANSAC估計單應矩陣; 使用單應矩陣應用warping transformation。

當僅為兩個圖像構建全景圖時，該算法在實踐中工作良好。

python無縫拼接多張圖片

經常需要將網店頁面上保存的多張詳情頁圖片，一鍵拼接為完整圖片，作為參考用，但在PS里拼接雖然簡單，但還是挺麻煩的，所以自己寫了這個小程序。

支持不同尺寸的圖片拼接，以文件名排序第一張為基準。

注意，建議提前將待拼接的圖片以「1.jpg,2.jpg…」的形式命名，以免拼接後順序不對。

如何使用python讀取排版圖片？

可以用Pillow庫實現

給個參考：

python利用PIL拼接圖片（九宮格）

python處理圖片數據？

生成一張純色的圖片

先設置圖片的顏色，接着利用Image模塊的new方法新生成一張圖片，png格式的圖片需要設置成rgba，類似的還有rgb，L(灰度圖等)，尺寸設定為640，480，這個可以根據自己的情況設定，顏色同樣如此。

批量生成圖片

上面生成了一張圖片，那要生成十張圖片呢，這種步驟一樣，只是顏色改變的，利用循環就可以解決。首先創建一個顏色列表，把要生成的圖片顏色放進去。接着循環獲取不同的顏色，保存的時候利用字符串拼接的方法改變圖片的名字。

本地生成的圖片

封裝成函數

前面的方法已經可以批量生成圖片了，為了通用性強一點，我們可以封裝成函數，把哪些可以改變的參數單獨抽離出來。尺寸也同樣，使用的時候，可以根據自己的需要定義顏色列表和尺寸。當然還有加一些提示用語和報錯兼容性，這裡就不講了。

本地生成的圖片

Python如何重疊圖片？

圖片疊加再一起成這種形式（batch，28，28，1）

可以使用numpy庫的concatenate函數實現

import numpy as np

a = np.array([[0,1]])

print(a.shape)

b = np.array([[0,1]])

print(b.shape)

print (np.concatenate((a,b),axis = 0).shape)

輸出如下：