python3 字符串拼接,Python字符串拼接方法
在本文的例子中，python共享了实现图像拼接的具体代码。具体内容如下
1 .要拼接的图像
基于撒特征点和随机抽样一致性算法法的图像特征点匹配结果
3 .图像转换结果
4 .代码和注意事项
导入cv2
导入编号为公证人
defcv_show(名称，图像) :
cv2.imshow(名称，图像)).
cv2。等待键(0))))))))cv2。等待键(0))))cv2。等待键(0)。
cv2.destroyAllWindows(
定义和计算（图片) :
image=cv2.cvtcolor(image，cv2 .COLOR_BGR2GRAY))。
sift=cv2。x特征2d。sift _ create(
(kps，特色)=sift。detectandcompute(image，None))))))))))))))))))))。
通过KPS=NP。浮32([KP。ptforkpinkps])获得的点需要进一步转换才能使用
返回(KPS，功能).
定义匹配关键点(kpsa，kpsB，featuresA，featuresB，ratio=0.75，reprojThresh=4.0)):
#比率是最近邻匹配的推荐阈值
# reprojThresh是随机采样一致性的推荐阈值
matcher=cv2 .BFMatcher(
原始匹配=匹配器106 . KNN火柴(features a，featuresB，2))))))))))))。
matches=[]
对于原始匹配中的男：
iflen(m)==2且米[0].距离比* m [1].距离：
Matches.append((m[0]).Queryidx，m[0].trainIdx))
KSA=np.float32([kpsa[m[0])格式匹配] )使用NP.float32转换列表
ksb=NP。浮点32([kpsb[m]]表示最小匹配)
(m，状态))cv2。发现单应性(kpsa，kpsB，cv2 .RANSAC，reprojThresh))))))))))))))。
返回(m，匹配，状态)#并非所有的点都有一致解，它们的状态存在于状态中
defstich(imga，imgB，m):
结果=cv2。扭曲透视(imga，m，)(imgA.shape[1] imgB.shape[1]，imgA.shape[0]))
结果[0:imageA.shape[0]，0:imageB.shape[1]]=imageB
cv_show(结果，结果)。
defdrawMatches(imga，imgB，kpsA，kpsB，Matches，status):
(hA，wA )=imgA.shape[0:2]
(hB，wB )=imgB.shape[0:2]
#请注意这里的3频道和uint8类型
绘图=NP .Zeros () max(ha，hB)、wA wB，3)、 uint8 ()))))))))))))))))))
绘图[0:hB，0:wB]=imageB
绘图[0:hA，wB:]=imageA
queryidx，trainIdx，s ) inzip)匹配，状态) :
如果s==1:
float32 - int
pt1=(int(kpsb[trainidx][0])、int (kpsb [ train idx ] [1])
pt2=(int(kpsa[trainidx][0] ) wB，int (kpsa [ train idx ] [1]))
CV2.line(绘图pt1，pt2，)，0，0，255))
cv _ show(画图)，画图)。
#读取图像
imagea=cv2.im read(./右_ 01.png)。
cv_show(imageA)，imageA)。
imageb=cv2.im read ./左_ 01.png )
cv_show(imageB)，imageB))。
撒特征点和特征向量的计算
(kpsA，featuresA)=detectandcompute(imagea)。
(kpsB，featuresB)=1检测和计算（图片b)。
#基于最近邻和随机采样一致性得到单一性矩阵
(m，匹配，状态)=1匹配关键点(kpsa，kpsB，featuresA，featuresB))。
#绘制匹配结果
drawMatches(imagea，imageB，kpsA，kpsB，Matches，status))。
#拼接
Stich(imagea，imageB，m)。
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本文标题：python实现图像拼接
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