图像拼接可以理解为三大步：

按顺序读取多幅图像    
    
    
    
   ，并保证图像按照从左到右的顺序    
    
    
    
    
。 发现这些图像像素之间的相关性（涉及到单应性）


     


     


     


     


   。 将这些图像拼接成为一张全景图像
 




 




 




 




 

。

首先     


     


     


     


     

，需要了解如下几个概念   

   

   

   

   

。

SIFT特征提取

Python OpenCV SIFT特征提取的原理与代码实现_乔卿的博客-CSDN博客如果对图像扩大规模




 




 




 




 




，如缩放
   

   

   

   

  ，如下图所示     

     

     

     

     
，那么原本的角点在变换后的某些窗口中可能就不是角点 




  




  




  




  




，因此

  


  


  


  


 ，HarrisDetectors不具有尺度不变性 

     

     

     

     

  。例如     
     
     
     
     ，在上图中  




   




   




   




   




，低σ的高斯核可以为小角点提供高值


 



 



 



 



，而高σ的高斯核则适合于大角点

  




  




  




  




  
。因此                         ，我们可以在尺度空间中找到局部极大值  


  


  


  


  


。...https://qiaoxs.blog.csdn.net/article/details/125849051?spm=1001.2014.3001.5502

图像匹配

Python OpenCV 图像匹配（Brute-Force与FLANN）的原理与代码实现_乔卿的博客-CSDN博客获得两张图像的关键点之后   




    




    




    




    



，下一步就是找到它们之间的对应关系























，找到那些相匹配的点                        ，从而基于这些点    



     



     



     



     


，实现图像拼接  
     
     
     
     
 。这一方法即暴力搜索法
























，它选择第一个集合中一个特征的描述符    
    
    
    
   ，计算与第二个集合中的所有其他特征描述符之间的距离     


     


     


     


     

，返回最接近的一个


   




   




   




   




   。该方法返回的结果是DMatch对象的列表 



 



 



 



 



。......https://blog.csdn.net/qq_41112170/article/details/125849423

计算单应矩阵

假设我们使用同一部相机




 




 




 




 




，用不同视角拍了两张照片
   

   

   

   

  ，那么如何对这两张图片视角变换进行建模     

     

     

     

     
，将相邻的两张图片联系起来 




  




  




  




  




，就成为了一个问题                       。

上图展示了一些几何变换



    




    




    




    




    。单应矩阵的作用在于

  


  


  


  


 ，将图像平面P1转换为另一个图像平面P2























。下面是一个例子：

上面的projective（射影变换）可以表示为：I1=H×I2

其中H即为单应矩阵                        。单应矩阵保持图像中的直线     
     
     
     
     ，因此  




   




   




   




   




，唯一可能的变换是平移    
    
    
    
    
、仿射等



     



     



     



     



    。H矩阵可以表示为：

h11 h12 h13

h21 h22 h23

h31 h32 h33

在图像拼接这一问题中


 



 



 



 



，我们一旦获得了图像之间的匹配                         ，下一步就是计算单应矩阵






















。单应矩阵将使用这些匹配的关键点估计图像之间的相对方向变换    
    
    
    
    
。

那么   




    




    




    




    



，对于全景拼接过程中两张图像相邻的情况























，怎样计算单应矩阵呢？我们注意到                        ，这涉及到RANSAC算法    



     



     



     



     


，在OpenCV中
























，调用findHomography()方法时指定cv2.RANSAC参数


     


     


     


     


   。

给定原始图像与目标图像    
    
    
    
   ，则相应的单应矩阵可以用OpenCV中的findHomography()方法求得
 




 




 




 




 

。

# pts_src与pts_dst都是numpy arrays h, status = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst, cv2.RANSAC)

给定原始图像与单应矩阵     


     


     


     


     

，则转换后的图像可以用OpenCV中的warpPerspective()方法求得   

   

   

   

   

。

# im_src是numpy arrays # size的格式：(width,height) im_dst = cv2.warpPerspective(im_src, h, size)

拼接（warping）

单应矩阵告诉了我们：两张图片的角度之间有什么关系 

     

     

     

     

  。基于这一点




 




 




 




 




，我们可以把两张图像转换到同一个空间中
   

   

   

   

  ，这一过程称为warping

  




  




  




  




  
。warping分为如下三种：

平面：其中每个图像是一个平面表面的元素     

     

     

     

     
，经过平移和旋转  


  


  


  


  


。 圆柱形：其中每个图像都表示为圆柱形的坐标系  
     
     
     
     
 。图像绘制在圆柱体的曲面上


   




   




   




   




   。 球面：上述的附加物为球面 




  




  




  




  




，而非圆柱体

  


  


  


  


 ，作为参考模型 



 



 



 



 



。

由于时间有限     
     
     
     
     ，这里仅先实现平面扭曲                       。由于已经计算出单应矩阵  




   




   




   




   




，可以使用该矩阵将第一张图像转换到第二张图像的平面上



    




    




    




    




    。对于在同一平面上的两张图像


 



 



 



 



，一个很直观的思路是                         ，迭代两幅图像   




    




    




    




    



，发现匹配的区域则覆盖























，否则置为0























。

def stitch(image_left_path, image_right_path): # 读取图像 image_left = cv2.imread(image_left_path) image_right = cv2.imread(image_right_path) # 提取SIFT特征 kp1, des1 = sift_algorithm(image_left) kp2, des2 = sift_algorithm(image_right) # 匹配关键点 matches, H, status = bf_match(image_left, image_right, kp1, kp2, des1, des2) # 拼接 result = cv2.warpPerspective(image_right, H, (image_right.shape[1] + image_left.shape[1], image_right.shape[0])) result[0: image_left.shape[0], 0: image_left.shape[1]] = image_left # plt.imshow(result) # plt.show() cv2.imwrite(step_by_step_result.jpg, result) return result