python实现图像拼接,python语言字符串拼接

　　图像映射和全景拼接的基本过程1。基本流程2。图像间变换结构的计算原理1.2D图像变换原理2。特征点的扰动3。APAP算法4。4的基本步骤。RANSAC图像拼接算法3。APAP算法

　　图像映射和全景拼接

　　图像拼接是一个日益热门的研究领域，已经成为摄影图形学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学的一个热点。图像拼接通常解决对齐一系列空间重叠图像的问题，以形成比单个图像具有更高分辨率和更宽视野的无缝高清晰度图像。

　　图像拼接的基本过程1。基本流程：为某个场景拍摄多张/连续的图像。

　　计算第二图像和第一图像之间的转换关系。

　　在第一图像的坐标系中重叠第二图像。

　　后融合/合成

　　对于多画面场景，重复上述步骤。

　　2.图像之间的变换结构针对两张及多张图片提取特征

　　特征匹配

　　找到两幅(或多幅)输入图像的特征点(SIFT特征点)并进行匹配。

　　关于SIFT的原理，请参考“链接：链接。”

　　根据图像变换特点，选取合适的变换结构

　　2D图像转换，详细转换原理见下图。

　　根据DLT等方法计算变换结构

　　直接阵列传输(DLT)算法

　　直接线性变换解决方案是在图像点的“坐标米坐标”和相应物点的物空间坐标之间建立直接线性关系的解决方案。

　　直接转换解决方案的特征：

　　1、不归心，不定项

　　2.内部和外部方向元素不需要初始值。

　　3.有必要在物理空间中放置一组控制点。

　　4.它特别适用于处理非公制相机拍摄的图像。

　　5.本质是空间后交解。

　　图像拼接原理1.2D图像变换原理要根据图像的变换特点选择不同的变换结构。一般来说，2D图像的转换原理有以下几种。

　　2.在特征点失配干扰图像特征点匹配的过程中，不可避免地会出现特征点失配的问题，使用错误的特征点进行图像拼接可能会导致较大的误差。

　　因此，我们采用曲线拟合的方法，在一致的特征点中寻找合适的曲线，尽量剔除噪声点，减少误差。

　　道：

　　1.直线拟合

　　给定空间中的几个点(一致的特征点)，取任意两点组成一条直线，给定阈值，计算直线上的点数)，将选择最直的直线作为拟合直线。

　　2.圆形拟合

　　两点定直线，三点定圆的原理和直线是一样的。

　　3.曲线拟合

　　给出曲线多项式，求多项式的系数。

　　3.APAP算法

　　“鬼影”的原因是图像映射是一种全局同构变换。此外，图像场景中的每个对象通常具有不同的深度。利用不同深度的物体的特征点进行全局同构变换，由于此时图像中的物体无法满足近似同一平面的条件，计算出的同构矩阵存在较大误差，仅一次全局同构变换无法做出两幅图像之间的变换关系。

　　在图像拼接融合过程中，由于客观因素的影响，拼接融合后的图像之间可能存在“鬼影现象”和过度不连续等问题。2013年，Julio Zaragoza等人开发了一种新的图像配准算法3354，它可以使用APAP算法来解决鬼影现象。

　　算法流程：

　　1.提取两幅图像的SIFT特征点

　　2.匹配两幅图像的特征点

　　3.匹配后用RANSAC算法筛选特征点对，剔除错误点。过滤后的特征点基本上可以相互对应。

　　4.使用DLT算法估计剩余特征点对的透视变换矩阵。

　　5.得到的透视变换矩阵是基于一对全局特征点，因此刚性单调矩阵完成配准。为了提高配准精度，APAP将图像切割成无数个小方块，并对每个小方块进行单应矩阵变换。

　　APAP可以很好地注册，但它在很大程度上取决于一对特征点。当图像中高频信息少，特征点对太少时，准将不能充分发挥作用，regi

　　4.RANSAC方法图像拼接RANSAC是“随机样本一致性”的缩写。这样可以根据包括“离群值”在内的一系列观测数据集反复猜测数学模型的参数。是不确定算法3354，能以一定的概率得到合理的结果；为了提高概率，必须增加迭代次数。

　　SAC的基本假设如下。

　　(1)数据由“局部点”组成。例如，数据的分布可以用几个模型参数来解释；

　　2)“离群值”是不能适应模型的数据。

　　3)其他数据都是噪声。

　　异常值的原因是噪声的极值；测量方法错误；关于数据的错误假设。

　　SAC还假设对于一组“通常很小”的局部点有一个可估计的模型。

　　工艺参数；该模型可以解释或适用于局部点。

　　基本算法步骤1。选择4对匹配特征点(选择4对特征点是因为单应矩阵有8个自由度，需要4个特征点。每个特征点可以构造2个方程，然后求解单应矩阵，但任意3个或4个点不能在同一条直线上)

　　2.根据直接线性变换解DLT计算单应矩阵H。

　　3.计算匹配点的映射误差。

　　4.根据错误阈值确定内联体的数量。

　　5.重新计算最大内联集的单应矩阵H。

　　5.最佳缝合。因为图像重叠会导致鬼影问题，你可以通过寻找最佳拼接线来找到两张图片之间的最佳拼接线，一张在左边，一张在右边，这样会很好的解决鬼影问题。方法:最大流量和最小切割最大流

　　给定一个指定的有向图，有两个特殊的点源S(源)和汇T(汇)，每条边都有指定的容量，求从S到T满足条件的最大流。最小割

　　割是网络中固定点的划分。它把网络中的所有顶点分成两个顶点集S和T，其中源点sS，汇点T T，记为CUT(S，T)，满足条件的S到T的最小割。

　　不断寻找从S到e的路径，每找到一条路径，就让这条路径上所有边的权重减去这条路径上权重最小的边的权重。同时，在此路径上构建一条有向边，权重设置为减去的值。另外，如果减法后权重为0，则删除这条边。算法不断循环，直到找不到从S到E的路径的终点，最后把空的或者满的边切掉。

　　参考：链接

　　6.代码部分"从皮拉布导入*从数组导入*从太平航运导入图像#如果您安装了PCV，这些导入应该可以从几何图形导入单应性，有从PCV.localdescriptors导入 筛选 这是3.3节中的全景示例 featname=[ D:/python code/test/data/test images/ str(I 1) .sift for I in range(5)]im name=[ D:/python code/test/data/test images/ str(I 1) .jpg for I in range(5)]#提取特征，m # match={ } d={ } for I in range(5):sift。process _ image(im name[I]，featname[i]) l[i]，d[I]=sift。read _ features _ from _ file(feat name[I])matches={ } for I in range(4):matches[I]=sift。match(d[I]，d[i])#可视化匹配(书中图3-11)对于范围(4)中的I:im1点数#将匹配转换成齐次坐标点的函数def convert _ points(j):ndx=matches[j].非零()[0] fp=单应性。make_homog(l[j 1][ndx，2].t)nd x2=[int(matches[j][I])for I in ndx]TP=单应性。make _ homog(l[j][nd x2，2].T) #开关x和y - TODO这应该移到别处fp=vstack([fp[1]，fp[0]，fp[2]]) tp=vstack([tp[1]，tp[0]，tp[2]])返回fp，tp#估计单应性#估计单应性矩阵模型=单应性RansacModel()fp，tp=convert_points(1)H_12=单应性H_from_ransac(fp，tp，model)[0] # im 1 to 2fp，tp=convert_points(0)H_01=单应性H_from_ransac(fp，tp，model)[0] # im 0到1tp，fp=convert_points(2) # NB:逆序H_32=单应性H_from_ransac(fp，tp，model)[0] # im 3到2tp，fp=convert_points(3) # NB:逆序H_43=单应性H_from_ransac(fp，tp，model)[0] # im 4到3#扭曲图像=100 #用于填充和平移对于填充和转换im1=array(Image.open(imname[1])， uint 8 )im2=array(image。open(imname[2])， uint 8 )im_12=warp。panorama(H _ 12，im1，im2，delta，delta)im1=数组(图像。open(imname[0])， f )im _ 02=warp。panorama(dot(H _ 12，H_01)，im1，im _ 12，delta，delta)im1=数组图像拼接代码测试1.测试一

　　测试图片

　　运行结果：

　　2.测试二

　　测试图片

　　运行结果：

　　结果分析1.进行了七组图片的测试，上方结果只展示了两种，其他五组效果较差，分析原因可能是因为图片拍摄时角度和位置变化较大，导致特征匹配时匹配点较少，使得拼接结果较差，可以间接说明该代码在进行角度和位置同时改变时的适应能力较差。

　　2.在除了图片的问题以外，一开始运行代码时，出现了以下的运行结果，原因是代码中德尔塔（用于平移和填充的数据)较大，导致图片结果较长，可以调节小一些。

　　3.在进行测试时，有一组图片拼接结果最差（下图)

　　从结果来看，基本就是乱拼，看了一下几张特征匹配的图，特征匹配的效果还不错（错误的匹配点较少，但总的匹配数量较少),分析原因可能是图片的建筑物差异点（特征点)不够明显，加上数量较少，多图直接拼接容易弄错。

　　4.运行过程中的错误：

　　(1):

　　原因：图片较大

　　修改方式：更改图片大小

　　在系统环境变量中调节虚拟内存大小

　　(2):

　　原因：图片大小不同

　　修改方式：图片大小规格改为相同

　　5.对于第二组测试的结果：

　　第二组图片是用别人拍的照片进行测试的（自己拍的效果都比较差QAQ)

　　自己的运行结果

　　但是在别人的电脑上运行的结果

　　可以看到拼接的分割线基本一致，但是前一个的分割线有明显的分割线。原因目前只能解释为不同电脑不一样(=(` *))，原因清楚了以后再补充。

　　综上所述，算法一般比较成熟，拼接效果也不错，只是拍摄的图片角度和位置不能改变太多(类似于用手机拍长图，只能旋转方位)。但是拼接线还是有明显的痕迹，要求特征点数多，匹配度高(但拼接图像时这个要求是合理的)，就是画面好的时候才能拼接好，不能有“鬼影”

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