【发布时间】:2017-02-22 21:07:35
【问题描述】:
我正在使用 OpenCV 和 python 创建一个拼接程序,目前正在很好地拼接图像,现在正在尝试将它们混合在一起。最终目标是使用图形切割来更好地缝合它们,但现在我只是根据它们找到的单应性重叠图像。
我的目标是确定重叠区域并将其放入一个蒙版中,我可以将其应用于右上角的图像(即在图层上位于顶部的那个),这样我就可以根据距离使用任何有blender opencv使用或其他算法。
感谢任何帮助。
【问题讨论】:
我正在使用 OpenCV 和 python 创建一个拼接程序,目前正在很好地拼接图像,现在正在尝试将它们混合在一起。最终目标是使用图形切割来更好地缝合它们,但现在我只是根据它们找到的单应性重叠图像。
我的目标是确定重叠区域并将其放入一个蒙版中,我可以将其应用于右上角的图像(即在图层上位于顶部的那个),这样我就可以根据距离使用任何有blender opencv使用或其他算法。
感谢任何帮助。
【问题讨论】:
如何创建两者的掩码/二进制图像并使用逻辑与?
您还可以将每个图像的灰度值副本(所有图像内容)转换为每个目标的新副本(用零初始化)。
然后将所有这些目标图像添加起来。
带有0 的区域将被覆盖,1 被覆盖,2 to n 意味着被2 to n 图像覆盖。
这在使用 numpy 的广播工具时非常简单高效。
import cv2
import numpy as np
#our target area (the black background)
dst = np.zeros((100,100),dtype=np.int)
src1 = dst.copy()
src2 = dst.copy()
src1[50:,50:] = 1 #fake of first translated image (row/col 50-end)
src2[:70,:70] = 1 #fake of second translated image (row/col 0-70)
overlap = src1+src2 #sum of both *element-wise*
cv2.imwrite('a.png', src1*255) #opencv likes it's grey images span from 0-255
cv2.imwrite('b.png', src2*255) #...
cv2.imwrite('c.png', overlap*127) #here vals 0-2, *127 gives (almost) 255 again
np.where(overlap==2) #gives you a mask with all pixels that have value 2
希望对您有所帮助。
【讨论】: