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 sysimport 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 osimport sysimport cv2import 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('圖片不能讀取：' + 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(diào)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(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)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好吧啦網(wǎng)！