opencv2基于SURF特征提取实现两张图像拼接融合

2023-07-29 18:46:04 74

本文实例为大家分享了opencv2实现两张图像拼接融合的具体代码，供大家参考，具体内容如下

要用到两个文件，estimate.cpp和matcher.h(在有关鲁棒匹配这篇博文中有）

estimate.cpp的头文件也需要添加一些东西才行，以下是对的，已经成功运行。

加了usingnamespacestd;之后，cv::可以去掉了。

estimate.cpp:

#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include"matcher.h"
usingnamespacestd;
usingnamespacecv;
intmain()
{
//Readinputimages读入图像
cv::Matimage1=cv::imread("parliament1.bmp",0);
cv::Matimage2=cv::imread("parliament2.bmp",0);
if(!image1.data||!image2.data)
return0;


//Displaytheimages显示图像
cv::namedWindow("Image1");
cv::imshow("Image1",image1);
cv::namedWindow("Image2");
cv::imshow("Image2",image2);


//Preparethematcher准备匹配
RobustMatcherrmatcher;
rmatcher.setConfidenceLevel(0.98);
rmatcher.setMinDistanceToEpipolar(1.0);
rmatcher.setRatio(0.65f);
cv::Ptrpfd=newcv::SurfFeatureDetector(10);
rmatcher.setFeatureDetector(pfd);


//Matchthetwoimages
std::vectormatches;
std::vectorkeypoints1,keypoints2;
cv::Matfundemental=rmatcher.match(image1,image2,matches,keypoints1,keypoints2);


//drawthematches画匹配结果
cv::MatimageMatches;
cv::drawMatches(image1,keypoints1,//1stimageanditskeypoints第一张图像及其关键点
image2,keypoints2,//2ndimageanditskeypoints第二张图像及其关键点
matches,//thematches匹配结果
imageMatches,//theimageproduced产生的图像
cv::Scalar(255,255,255));//colorofthelines线的颜色
cv::namedWindow("Matches");
cv::imshow("Matches",imageMatches);

//ConvertkeypointsintoPoint2f将关键点转换为Point2f
std::vectorpoints1,points2;
for(std::vector::const_iteratorit=matches.begin();
it!=matches.end();++it){H


//Getthepositionofleftkeypoints得到左图关键点位置
floatx=keypoints1[it->queryIdx].pt.x;
floaty=keypoints1[it->queryIdx].pt.y;
points1.push_back(cv::Point2f(x,y));
//Getthepositionofrightkeypoints得到右图关键点位置
x=keypoints2[it->trainIdx].pt.x;
y=keypoints2[it->trainIdx].pt.y;
points2.push_back(cv::Point2f(x,y));
}


std::cout<inliers(points1.size(),0);
cv::Mathomography=cv::findHomography(
cv::Mat(points1),cv::Mat(points2),//correspondingpoints对应点
inliers,//outputedinliersmatches输出内点匹配
CV_RANSAC,//RANSACmethodRANSAC方法
1.);//maxdistancetoreprojectionpoint到对应点的最大距离


//Drawtheinlierpoints画内点
std::vector::const_iteratoritPts=points1.begin();
std::vector::const_iteratoritIn=inliers.begin();
while(itPts!=points1.end()){


//drawacircleateachinlierlocation在每一个内点画一个圈
if(*itIn)
cv::circle(image1,*itPts,3,cv::Scalar(255,255,255),2);

++itPts;
++itIn;
}


itPts=points2.begin();
itIn=inliers.begin();
while(itPts!=points2.end()){


//drawacircleateachinlierlocation在每一个内点画一个圈
if(*itIn)
cv::circle(image2,*itPts,3,cv::Scalar(255,255,255),2);

++itPts;
++itIn;
}


//Displaytheimageswithpoints显示画点的图像
cv::namedWindow("Image1HomographyPoints");
cv::imshow("Image1HomographyPoints",image1);
cv::namedWindow("Image2HomographyPoints");
cv::imshow("Image2HomographyPoints",image2);


//Warpimage1toimage2变形图像1到图像2
cv::Matresult;
cv::warpPerspective(image1,//inputimage输入的图像
result,//outputimage输出的图像
homography,//homography单应性矩阵
cv::Size(2*image1.cols,image1.rows));//sizeofoutputimage输出图像的大小


//Copyimage1onthefirsthalfoffullimage复制图像1的上一部分
cv::Mathalf(result,cv::Rect(0,0,image2.cols,image2.rows));
image2.copyTo(half);


//Displaythewarpimage显示变形后图像
cv::namedWindow("Afterwarping");
cv::imshow("Afterwarping",result);


cv::waitKey();
return0;
}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。

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