图片拼接代码 - 360文档中心

图片上下无缝拼接代码

</TBODY></TABLE>
代码使用说明：
1、以上是8幅图片，可复制<TR><TD><IMG height=600 src="图片地址" width=750></TD></TR>增减。
2、width、height的数值是图片的宽和高，根据图片本身的大小改变其数值。
<TR><TD><IMG height=600 src="图片地址" width=750></TD></TR>
<TR><ห้องสมุดไป่ตู้D><IMG height=600 src="图片地址" width=750></TD></TR>
<TR><TD><IMG height=600 src="图片地址" width=750></TD></TR>
<TR><TD><IMG height=600 src="图片地址" width=750></TD></TR>
<TR><TD><IMG height=600 src="图片地址" width=750></TD></TR>
<TR><TD><IMG height=600 src="图片地址" width=750></TD></TR>

图像拼接源代码

BOOL IsSamePix(CDib* bmp1,CDib* bmp2,int x1,int y1,int x2,int y2);
long GetPixOffset(unsigned int X,unsigned int Y,CDib* bmp);
BOOL SetComparDIB(CDib* bmp1,CDib* bmp2);
void CDlgMosaics::MergeDIB(CDib *bmp1, CDib *bmp2)
{
BYTE* unitbuff;
unitbuff=NULL;
unsigned int w1=bmp1->m_lpBMIH->biHeight;
{
// Construction
public:
CImageProcessingDoc* m_pDoc;
CDlgMosaics(CWnd* pParent = NULL, CImageProcessingDoc* pDoc = NULL);
// standard constructor
//{{AFX_VIRTUAL(CDlgMosaics)
protected:
virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV support
//}}AFX_VIRTUAL
// Implementation
//左图重叠开始的横坐标位置
int left_starX;
//左图重叠开始的纵坐标位置
int left_starY;
//左图重叠结束的横坐标位置
int left_endX;
//左图重叠结束的纵坐标位置

使用OpenCV实现图像拼接的代码示例

使用OpenCV实现图像拼接的代码示例图像拼接技术是一种将多个图像拼接在一起形成全景图或更大的图像的技术。

它在许多领域都有广泛的应用，例如在计算机视觉、医学影像、地理信息系统等领域。

在本文中，我将介绍如何使用OpenCV 实现图像拼接，以及图像拼接的原理和应用。

1. OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

它支持多种编程语言，包括C++、Python等，同时可以运行在多种操作系统上，如Windows、Linux等。

OpenCV提供了丰富的图像处理函数和算法，包括图像拼接、特征检测、相机标定等。

2.图像拼接的原理图像拼接的原理是通过找到多个图像之间的重叠区域，然后将它们拼接在一起形成全景图或更大的图像。

在图像拼接的过程中，需要通过特征匹配的方法找到图像之间的重叠区域，然后通过图像配准的方法将它们拼接在一起。

图像拼接的过程可以分为以下几个步骤：2.1特征提取在图像拼接的过程中，需要首先从每个图像中提取特征点，这些特征点可以是角点、边缘点等。

常用的特征提取算法包括Harris角点检测、SIFT、SURF等。

2.2特征匹配在提取了特征点之后，需要对这些特征点进行匹配，找到图像之间的重叠区域。

匹配的过程可以使用欧几里德距离、汉明距离等来度量两个特征点之间的相似度。

2.3图像配准一旦找到了图像之间的重叠区域，就可以使用图像配准的方法将它们拼接在一起。

图像配准的方法可以是通过图像的平移、旋转、缩放等变换将它们对齐。

2.4图像融合最后，需要对拼接在一起的图像进行融合，使得拼接后的图像看起来更加自然。

3.使用OpenCV实现图像拼接接下来，我将介绍如何使用OpenCV来实现图像拼接。

在OpenCV 中，有一个名为Stitcher的类可以用来实现图像拼接。

3.1导入OpenCV库首先需要导入OpenCV库，可以使用以下Python代码来实现：```pythonimport cv2```3.2读入图像使用cv2.imread()函数可以读入图像，例如：```pythonimage1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')```3.3创建Stitcher对象接下来，可以创建一个Stitcher对象来实现图像拼接：```pythonstitcher = cv2.Stitcher_create()```3.4图像拼接最后，可以使用stitcher.stitch()函数来实现图像拼接：```python(result, pano) = stitcher.stitch([image1, image2])```其中，result是一个整数，表示图像拼接的状态，如果result为0，表示图像拼接成功。

Python拼图游戏代码

Python拼图游戏代码编写一个完整的拼图游戏同样需要使用图形界面库来实现游戏画面和交互。

以下是一个简化的拼图游戏示例代码的框架，其中使用了`pygame`库实现游戏界面：```pythonimport pygameimport random# 游戏窗口大小WINDOW_WIDTH = 600WINDOW_HEIGHT = 600# 拼图格子数量GRID_SIZE = 3# 颜色定义WHITE = (255, 255, 255)BLACK = (0, 0, 0)# 图片路径IMAGE_PATH = "images/"# 初始化Pygamepygame.init()# 创建游戏窗口window = pygame.display.set_mode([WINDOW_WIDTH, WINDOW_HEIGHT]) pygame.display.set_caption("拼图游戏")# 设置游戏时钟clock = pygame.time.Clock()# 加载图片def load_image(file_name, size):image = pygame.image.load(IMAGE_PATH + file_name)image = pygame.transform.scale(image, size)return image# 游戏元素类class Tile:def __init__(self, image, row, column, target_row, target_column):self.image = imageself.rect = image.get_rect()self.row = rowself.column = columnself.target_row = target_rowself.target_column = target_columndef draw(self):x = self.column * (WINDOW_WIDTH // GRID_SIZE)y = self.row * (WINDOW_HEIGHT // GRID_SIZE)self.rect.topleft = (x, y)window.blit(self.image, self.rect)# 创建拼图游戏image_size = (WINDOW_WIDTH // GRID_SIZE, WINDOW_HEIGHT // GRID_SIZE)tiles = []for row in range(GRID_SIZE):for column in range(GRID_SIZE):if row == GRID_SIZE - 1 and column == GRID_SIZE - 1:continuetile_image = load_image(f"image{row * GRID_SIZE + column + 1}.png", image_size)target_row = rowtarget_column = columntile = Tile(tile_image, row, column, target_row, target_column)tiles.append(tile)# 打乱拼图顺序random.shuffle(tiles)# 标记被拖动的拼图方块dragging_tile = None# 游戏主循环running = Truewhile running:# 处理事件for event in pygame.event.get():if event.type == pygame.QUIT:running = Falseelif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN:if event.button == 1:mouse_pos = pygame.mouse.get_pos()for tile in tiles:if tile.rect.collidepoint(mouse_pos):dragging_tile = tilebreakelif event.type == pygame.MOUSEBUTTONUP:if event.button == 1:if dragging_tile is not None:mouse_pos = pygame.mouse.get_pos()for tile in tiles:if tile != dragging_tile and tile.rect.collidepoint(mouse_pos):dragging_tile.row, tile.row = tile.row, dragging_tile.rowdragging_tile.column, tile.column = tile.column, dragging_tile.columndragging_tile = None# 绘制游戏画面window.fill(WHITE)for tile in tiles:tile.draw()pygame.display.update()# 控制游戏帧率clock.tick(60)# 退出游戏pygame.quit()这个示例代码实现了一个简化的拼图游戏框架。

Matlab中的图像拼接与合成方法

Matlab中的图像拼接与合成方法图像拼接和合成是数字图像处理中的重要技术，在许多领域都有广泛的应用，如计算机视觉、图形学、遥感和医学图像等。

在Matlab中，我们可以利用一些强大的工具和函数来实现图像拼接与合成。

一、图像的基本处理在进行图像拼接与合成之前，我们需要先对待处理的图像进行一些基本的预处理，比如图像的读取、转换、调整和裁剪等。

Matlab提供了丰富的函数和工具箱来完成这些任务。

1. 图像读取与转换Matlab中可以使用imread函数来读取图像，支持多种图像格式，如JPEG、PNG和BMP等。

读取后的图像可以保存在一个矩阵中，每个像素的值代表该位置的颜色信息。

读取图像示例代码：image = imread('image.jpg');对于彩色图像，可以使用rgb2gray函数将图像转换成灰度图像，方便后续处理。

转换为灰度图像示例代码：gray_image = rgb2gray(image);2. 图像调整与裁剪Matlab中提供了imresize函数来调整图像大小，可以根据比例因子或指定的尺寸来调整图像。

另外，还可以使用imcrop函数来裁剪图像，根据指定的位置和尺寸来截取感兴趣的部分。

调整图像大小示例代码：resized_image = imresize(image, 0.5); % 缩小为原来的一半裁剪图像示例代码：cropped_image = imcrop(image, [x, y, width, height]); % 截取位置为(x, y)，尺寸为width x height的图像二、图像拼接方法图像拼接是将多幅图像按照一定的规则拼接在一起，构成一幅更大的图像。

Matlab中有多种方法可以实现图像的拼接，常用的方法包括简单的几何变换、局部特征匹配和全局优化方法等。

1. 简单的几何变换最简单的图像拼接方法是通过几何变换将多幅图像对齐，然后将它们合并在一起。

在Matlab中，可以使用imtransform函数来进行几何变换，常见的变换包括平移、旋转、缩放和翻转等。

如何使用MATLAB进行图像拼接和合成

如何使用MATLAB进行图像拼接和合成概述：图像拼接和合成是一种将多张图片融合成一张完整图片的技术。

MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了许多方便易用的工具包，使得图像拼接和合成变得更加简单。

本文将介绍如何使用MATLAB进行图像拼接和合成的方法和技巧。

一、图像预处理：在进行图像拼接和合成之前，首先需要对原始输入进行一系列的预处理。

这包括图像的尺寸统一、色彩平衡和去噪等操作。

MATLAB提供了许多内置函数和工具箱，可以轻松完成这些预处理工作。

1. 图像尺寸统一：由于不同图片可能具有不同的尺寸和比例，为了实现拼接和合成的目标，我们需要将所有输入图片的尺寸统一。

MATLAB中的imresize函数可以很方便地实现图像的缩放操作，使得所有图像具有相同的尺寸。

2. 色彩平衡：当合成图像中不同部分的色彩不匹配时，我们需要进行色彩平衡操作，使得整体图像具有统一的色调。

MATLAB提供了imadjust函数，可以对图像的亮度和对比度进行调整，以达到色彩平衡的效果。

3. 去噪：在拼接和合成图像时，由于图片在拍摄和处理过程中可能会出现噪点和不完整的部分，我们需要使用去噪算法来提高图像质量。

MATLAB中的imfilter函数可以实现常见的去噪算法，如中值滤波和高斯滤波等。

二、图像拼接：图像拼接是将多个图片按照一定规则拼接成一张完整图片的过程。

MATLAB 提供了多种实现图像拼接的函数和技术，下面列举其中几种常见的方法。

1. 水平拼接：水平拼接是将多张图片按照水平方向排列，形成一张更宽的图片。

MATLAB 中的imresize和imwrite函数可以实现此功能。

首先，将所有输入图片调整为相同的高度和宽度，然后调用imwrite函数将它们水平排列在一起。

2. 垂直拼接：垂直拼接是将多张图片按照垂直方向排列，形成一张更高的图片。

与水平拼接类似，需要先调整所有输入图片为相同的高度和宽度，然后使用imwrite函数将它们垂直排列在一起。

java实现图片合成，并添加文字

java实现图⽚合成，并添加⽂字最近公司⼀个需要，需要把商品的优惠卷分享链接，⽣成⼀个⼆维码然后和商品主图合成⼀张，并且在新合成的主图增加商品信息的描述，好了直接看合成后图⽚的样式下⾯我就直接贴代码，⾸先是Contorller层/*** 淘宝⼆维码，商品主图，合成⼀张图** @param pictUrl* @param request* @param response* @throws IOException*/@RequestMapping("/getTaoBaoqQRCode")public void getTaoBaoqQRCode(TaoBaoQRCode taoBaoQRCode, HttpServletRequest request,HttpServletResponse response) throws IOException {ServletOutputStream os = null;InputStream buffin = null;try {// ⼆维码String couponUlr = "https:" + taoBaoQRCode.getCouponShareUrl();// ⾼额卷分享链接byte[] imgByte = QrCodeUtil.createQrCode2Bytes(250, 250, couponUlr);buffin = new ByteArrayInputStream(imgByte);BufferedImage couponImage = ImageIO.read(buffin);// 商品主图String imageUrl = "https:" + taoBaoQRCode.getPictUrl();URL url = new URL(imageUrl);BufferedImage picImage = ImageIO.read(url);BufferedImage modifyImage =imageHandleUtil.mergeImage(picImage, couponImage, taoBaoQRCode.getTitle(),taoBaoQRCode.getReservePrice(), taoBaoQRCode.getZkFinalPrice());response.setContentType("image/jpg");os = response.getOutputStream();ImageIO.write(modifyImage, "jpg", os);os.flush();} catch (Exception e) {LOGGER.error("getTaoBaoqQRCode error");e.printStackTrace();} finally {buffin.close();os.close();}}⼆维码QrCodeUtil ⽣成帮助类public class QrCodeUtil {private static final int DAFAULT_WIDTH = 360;private static final int DAFAULT_HEIGHT = 360;private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(QrCodeUtil.class);public static String createQrCode(String text) {return createQrCode(DAFAULT_WIDTH, DAFAULT_HEIGHT, text);}public static String createQrCode(int widht, int height, String text) {HashMap<EncodeHintType, String> hints = new HashMap<EncodeHintType, String>();hints.put(EncodeHintType.CHARACTER_SET, "UTF-8");try {byte[] bytes = createQrCode2Bytes(widht, height, text);String fileName = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "") + ".png";return UpYunClient.upload(fileName, bytes);} catch (Exception e) {LOGGER.error("create qrcode error", e);}return null;}public static byte[] createQrCode2Bytes(String text) {return createQrCode2Bytes(DAFAULT_WIDTH, DAFAULT_HEIGHT, text);}public static byte[] createQrCode2Bytes(int widht, int height, String text) {HashMap<EncodeHintType, String> hints = new HashMap<EncodeHintType, String>(); hints.put(EncodeHintType.CHARACTER_SET, "UTF-8");try {BitMatrix bitMatrix =new MultiFormatWriter().encode(text, BarcodeFormat.QR_CODE, widht, height,hints);ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();BufferedImage image = MatrixToImageWriter.toBufferedImage(bitMatrix);ImageIO.write(image, "png", out);return out.toByteArray();} catch (Exception e) {LOGGER.error("create qrcode error", e);}return null;}/*** ⽣成条形码并已字节码形式返回，⽣成的图⽚格式为png** @param contents* @param width* @param height* @return*/public static byte[] createBarcode2Byte(String contents, int width, int height) {int codeWidth = 3 + // start guard(7 * 6) + // left bars5 + // middle guard(7 * 6) + // right bars3; // end guardcodeWidth = Math.max(codeWidth, width);try {BitMatrix bitMatrix =new MultiFormatWriter().encode(contents, BarcodeFormat.CODE_128, codeWidth, height, null);BufferedImage image = MatrixToImageWriter.toBufferedImage(bitMatrix);ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();ImageIO.write(image, "png", out);return out.toByteArray();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return null;}}⼆维码⽣成我这⾥⽤的是⾕歌的看下⾯maven pom.xml ⽂件<dependency><groupId>com.google.zxing</groupId><artifactId>core</artifactId><version>2.2</version></dependency><dependency><groupId>com.google.zxing</groupId><artifactId>javase</artifactId><version>2.2</version></dependency>合成图⽚⽅法如何package mon.util;import java.awt.Color;import java.awt.Font;import java.awt.Graphics2D;import java.awt.RenderingHints;import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.File;import java.io.IOException;import .URL;import javax.imageio.ImageIO;import ponent;@Componentpublic class ImageHandleUtil {private Font font = null;private Graphics2D g = null;/*** 导⼊本地图⽚到缓冲区** @param imgName* @return*/public BufferedImage loadImageLocal(String imgName) {try {return ImageIO.read(new File(imgName));} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}/*** 导⼊⽹络图⽚到缓冲区** @param imgName* @return*/public BufferedImage loadImageUrl(String imgName) {try {URL url = new URL(imgName);return ImageIO.read(url);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}/*** ⽣成新图⽚到本地** @param newImage* @param img*/public void writeImageLocal(String newImage, BufferedImage img) {if (newImage != null && img != null) {try {// ⽬录不存在则创建String dirUrl = newImage.substring(0, stIndexOf(File.separator)); File dir = new File(dirUrl);if (!dir.exists()) {dir.mkdirs();}File outputfile = new File(newImage);ImageIO.write(img, "png", outputfile);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}/*** 设定⽂字的字体等** @param fontStyle* @param fontSize*/public void setFont(String name, int style, int fontSize) {this.font = new Font(name, style, fontSize);}/*** 修改图⽚,返回修改后的图⽚缓冲区（只输出⼀⾏⽂本）,图⽚居中显⽰** @param img* @param content* @param y* @param color* @return*/public BufferedImage modifyImage(BufferedImage img, Object content, int y, Color color) {try {g = img.createGraphics();g.setBackground(Color.WHITE);g.setColor(color);// 设置字体颜⾊g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON);// 抗锯齿 if (this.font != null)g.setFont(this.font);int width = img.getWidth();// 图⽚宽度if (content != null) {String str = content.toString();int strWidth = g.getFontMetrics().stringWidth(str);// 字体宽度g.drawString(str, (width - strWidth) / 2, y);}g.dispose();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return img;}public BufferedImage modifyImage(BufferedImage img, Object content, int x, int y, Color color) {try {g = img.createGraphics();g.setBackground(Color.WHITE);g.setColor(color);// 设置字体颜⾊g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON);// 抗锯齿 if (this.font != null)g.setFont(this.font);if (content != null) {String str = content.toString();g.drawString(str, x, y);}g.dispose();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return img;}/*** 将⼀张图⽚画在另⼀张图⽚上** @param addImage 被添加的图⽚* @param sourceImg 源图* @param x* @param y* @param width* @param height* @return*/public BufferedImage modifyImagetogeter(BufferedImage addImage, BufferedImage sourceImg, int x,int y) {int width = addImage.getWidth();int height = addImage.getHeight();try {g = sourceImg.createGraphics();g.drawImage(addImage, x, y, width, height, null);g.dispose();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return sourceImg;}/**** @param img1* @param img2* @param title 标题* @param reservePrice 现价* @param zkFinalPrice 折扣价* @return BufferedImage* @throws IOException*/public BufferedImage mergeImage(BufferedImage img1, BufferedImage img2,String title,String reservePrice,String zkFinalPrice)throws IOException {Font font = new Font("微软雅⿊", Font.BOLD, 20);int w1 = img1.getWidth();int h1 = img1.getHeight();int w2 = img2.getWidth();int h2 = img2.getHeight();BufferedImage newImage = new BufferedImage(w1, h2 + h1 + h2/2, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);// 新的图Graphics2D graphics = (Graphics2D) newImage.getGraphics();graphics.setBackground(Color.WHITE);graphics.fillRect(0, 0, newImage.getWidth(), newImage.getHeight());graphics.drawImage(img1, 0, 0, null);graphics.drawImage(img2, (newImage.getWidth()) / 2 - (w2 / 2), newImage.getHeight() - h2,null);graphics.setFont(font);graphics.setColor(Color.BLACK);int width = graphics.getFontMetrics(font).stringWidth(title);int startY = h1 + 30;if (width > newImage.getWidth()) {char[] array = title.toCharArray();StringBuilder sb = new StringBuilder(array[0]);for (char c : array) {sb.append(c);int newWidth = graphics.getFontMetrics(font).stringWidth(sb.toString());if ((newWidth + 19) >= newImage.getWidth()) {// 准备换⾏graphics.drawString(sb.toString(), 0, startY);startY += 30;sb.delete(0, sb.length());}}graphics.drawString(sb.toString(), 0, startY);} else {graphics.drawString(title, 0, startY);}graphics.drawString("现价￥"+reservePrice, 0, startY + 30);startY += 30;graphics.drawString("卷后价￥"+zkFinalPrice, 0, startY + 30);return newImage;}}两个帮助类⾥⾯有很多⽅法没⽤到，⼤家只要看⼏个关键的⽅法就可以了，TaoBaoQRCode 对象⾥⾯的属性我就没列出来了，⼤家⾃⼰根据⾃⼰的需求⽽定以上就是java 实现图⽚合成，并添加⽂字的详细内容，更多关于Java 图⽚合成的资料请关注其它相关⽂章！。

如何在Matlab中实现图像拼接

如何在Matlab中实现图像拼接概述图像拼接是将多个局部图像通过一定的算法融合在一起，最终形成一张完整的图像的过程。

在计算机视觉领域中，图像拼接常用于全景图、卫星图像、医学图像等领域。

本文将介绍如何在Matlab中实现图像拼接，并附带示例代码和具体步骤。

1. 准备工作在开始进行图像拼接之前，我们需要准备一些工作。

首先，确保你已经安装了Matlab软件，并确保版本较新。

其次，准备一些要拼接的图像，这些图像最好具有一定的重叠区域，以便能够通过算法找到匹配点。

2. 导入图像在Matlab中，我们可以使用`imread`函数导入图像。

例如，我们有三张要拼接的图像，可以使用以下代码导入：```matlabimage1 = imread('image1.jpg');image2 = imread('image2.jpg');image3 = imread('image3.jpg');```3. 特征提取在进行图像拼接之前，我们需要提取图像中的特征点。

特征点是图像中独特的、易于识别的点，例如角点、边缘等。

在Matlab中，我们可以使用`detectSURFFeatures`函数来提取图像的SURF特征点。

例如，我们可以对第一张图像进行特征提取：```matlabpoints1 = detectSURFFeatures(rgb2gray(image1));```4. 特征匹配得到特征点之后，我们需要对不同图像中的特征点进行匹配，以找到匹配的特征对。

在Matlab中，我们可以使用`matchFeatures`函数来进行特征匹配。

例如，我们可以对第一张图像和第二张图像进行特征匹配：```matlabpoints2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(image2));features1 = extractFeatures(rgb2gray(image1), points1);features2 = extractFeatures(rgb2gray(image2), points2);indexPairs = matchFeatures(features1, features2);matchedPoints1 = points1(indexPairs(:, 1), :);matchedPoints2 = points2(indexPairs(:, 2), :);```5. 图像配准特征匹配之后，我们需要对图像进行配准，即将不同图像中的特征点对齐在一起。

拼图代码

制作步骤：
第一步:图片的准备工作
既然是拼图,当然首先就要有图片了,我找到的是一幅320*240象素的jpg图片,通过Fireworks将其切割成12块(每块80*80px),然后分别保存成12个jpg小图片备用，名称最好有一定规律，比如我将他们分别命名为pic1～pic12，当然你也可以利用其他图象处理工具来实现这一步。
然后选择菜单Window Properties或Ctrl+F3,打开Properties面板,按顺序为这些图片分别填写Instance Name为b1～b12,以便以后在Action中调用.选中所有MC(Ctrl+A),将他们的Alpha属性设置为30％,这样做只是为了使MC看上去模糊,让玩家不能清楚地辨认出是哪部分,以增大游戏难度。
第三步:制作用来判断位置的Movie Clip
在场景中通过菜单File Import或Ctrl+R导入12块已经处理好的小图片,然后按照原图顺序摆放在场景的下半部,选中左上角第一块,选择菜单Insert Convert to Symbol或按F8键,在弹出的Convert to symbol面板中选择Movie Clip(以后简称MC),控制点选择在图片中心(这一点很重要,Flash 5中可能没有这个选项,不过好在Flash 5的默认值就是中心),name为check1(也可以根据自己的习惯取名),其余的图片用同样的方法处理。
on(release){
prevFrame();//回到前一帧,开始新游戏
//Flash 5中应该是gotoAndPlay(1)
}
现在进入冲刺阶段,选择"AS层",选择第一帧,捆绑AS:
stop();//flash 5中请将这句去掉

python stitching包用法

python stitching包用法摘要：1.介绍Python stitching包2.安装Python stitching包3.Python stitching包的基本用法4.实例演示5.适用场景和优势6.总结正文：**一、介绍Python stitching包**Python stitching包是一个实用的图像处理工具，它可以帮助我们对多张图片进行无缝拼接，生成一幅完整的图像。

这个包适用于各种场景，如全景照片、艺术创作等。

今天我们将详细介绍Python stitching包的用法及其优势。

**二、安装Python stitching包**在开始使用Python stitching包之前，首先需要确保您的系统中已经安装了Python环境。

接下来，通过pip命令安装stitching包：```bashpip install python-stitching```**三、Python stitching包的基本用法**Python stitching包的基本用法包括以下几个步骤：1.导入stitching库：```pythonfrom stitching import Stitcher```2.创建Stitcher对象：```pythonstitcher = Stitcher()```3.添加待拼接的图片：```pythonstitcher.add_image("image1.jpg") stitcher.add_image("image2.jpg") ```4.拼接图片：```pythonstitcher.stitch()```5.保存拼接后的图片：```pythonstitcher.save("result.jpg")```**四、实例演示**以下是一个简单的实例演示：```pythonfrom stitching import Stitcherimport os# 添加待拼接的图片stitcher.add_image(os.path.join("path", "to", "image1.jpg")) stitcher.add_image(os.path.join("path", "to", "image2.jpg"))# 拼接图片stitcher.stitch()# 保存拼接后的图片stitcher.save(os.path.join("path", "to", "result.jpg"))```**五、适用场景和优势**Python stitching包适用于以下场景：1.全景照片：将多张照片拼接成一幅全景照片。

python image拼接用法

python image拼接用法在Python中，可以使用PIL（Python Imaging Library）库来进行图像拼接。

PIL库提供了丰富的图像处理功能，包括图像的读取、修改、保存等操作。

下面将详细介绍如何使用PIL库进行图像拼接。

首先，我们需要安装PIL库。

可以使用pip命令来安装PIL库，命令如下：pip install pillow安装完成后，我们就可以开始使用PIL库进行图像拼接了。

1. 导入必要的库首先，我们需要导入PIL库中的Image模块，以及numpy库。

numpy库是一个用于科学计算的库，我们将用它来处理图像数据。

pythonfrom PIL import Imageimport numpy as np2. 加载图像接下来，我们需要加载要拼接的图像。

可以使用PIL库中的open()函数来加载图像，然后使用numpy库中的array()函数将图像转换为numpy数组。

pythonimage1 = Image.open('image1.jpg')image2 = Image.open('image2.jpg')array1 = np.array(image1)array2 = np.array(image2)3. 图像拼接在加载图像后，我们可以使用numpy库中的concatenate()函数来进行图像的拼接。

concatenate()函数可以将两个数组按照指定的轴进行拼接。

pythonresult = np.concatenate((array1, array2), axis=1)在这个例子中，我们将image1和image2按照水平方向进行拼接，即axis=1。

4. 保存拼接后的图像拼接完成后，我们可以使用PIL库中的fromarray()函数将numpy数组转换为图像，然后使用save()函数保存图像。

pythonresult_image = Image.fromarray(result)result_image.save('result.jpg')在这个例子中，我们将拼接后的图像保存为result.jpg。

java拼图游戏代码(完整版)

Pintu.java（class）import java.awt.Color;import java.awt.FileDialog;import java.awt.Graphics;import java.awt.Image;import java.awt.Rectangle;import java.awt.event.ActionEvent;import java.awt.event.ActionListener;import javax.swing.ImageIcon;import javax.swing.JButton;import javax.swing.JFrame;import javax.swing.JLabel;import javax.swing.JMenu;import javax.swing.JMenuBar;import javax.swing.JMenuItem;import javax.swing.JOptionPane;import javax.swing.JRadioButtonMenuItem;public class Pintu extends JFrame implements ActionListener{JMenuBar menubar=new JMenuBar(); //菜单条JMenu menu1=new JMenu("操作"); //菜单JMenu menu2=new JMenu("设置");JMenu menu3=new JMenu("帮助");//菜单选项JMenuItem jitem1=new JMenuItem("开始游戏");JMenuItem jitem2=new JMenuItem("退出游戏");JMenuItem jitem3=new JMenuItem("游戏图片");JMenu jitem4=new JMenu("难度设置");JMenuItem jitem5=new JMenuItem("关于我们");JRadioButtonMenuItem nandu1=new JRadioButtonMenuItem("3*3");//单选菜单JRadioButtonMenuItem nandu2=new JRadioButtonMenuItem("4*4");String filename="a.jpg"; //默认图片路径ImageIcon preimage=null; //预览图对象JButton prebtn=null; //预览图片放置控件int m=3,n=3; //默认设置为3*3的阵列int w=80,h=80; //默认小方格的高度与宽度int step=0; //拼图步数JLabel lstep=new JLabel("步数：0步");JLabel isover=new JLabel("状态：未开始");ImageIcon[] pic=null; //存放小方格图片JButton btn[][]=null; //小方格控件Rectangle p[][]=null; //小方格的位置与大小public void init(){this.setTitle("拼图游戏");this.setLayout(null);this.setBounds(400,100,300,480);this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);isover.setBounds(100,50,100,30);lstep.setBounds(100,10,100,30);this.add(isover);this.add(lstep);//菜单显示this.setJMenuBar(menubar);menubar.add(menu1);menubar.add(menu2);menubar.add(menu3);menu1.add(jitem1);menu1.add(jitem2);menu2.add(jitem3);menu2.add(jitem4);menu3.add(jitem5);jitem4.add(nandu1);jitem4.add(nandu2);nandu1.setSelected(true);//设置单选默认值为3*3jitem2.addActionListener(this); //注册监听事件jitem3.addActionListener(this); //注册监听事件nandu1.addActionListener(this); //注册监听事件nandu2.addActionListener(this); //注册监听事件jitem1.addActionListener(this); //注册监听事件jitem5.addActionListener(this); //注册监听事件this.setVisible(true);this.setResizable(false);//不能更改窗体大小setpic();//图片分割必须放置窗体显示以后}//判断我们的图片是否拼图完整如果完成返回true 未完成返回false public boolean check(){boolean b=true;for(int i=n;i<(m+1)*n;i++){int x1=i/n,y1=i%n;if(btn[x1][y1].getIcon()!=null&&btn[x1][y1].getIcon()==pic[i-n]){}else{b=false;}}return b;}//图片的放置public void setpic(){isover.setText("状态：未开始");step=0;lstep.setText("步数："+step+"步");w=280/m;h=280/n;Image[] a=splitImage(filename,1,1,100,100); //缩放预览图preimage=new ImageIcon(a[0]); //图片转换image=》IMageIconif(prebtn==null) //*如果存在，就不需要重新分配控件只需要更新图标prebtn=new JButton(preimage);//把图片设置为JButton的图标elseprebtn.setIcon(preimage);prebtn.setBounds(200,5,100,100);this.add(prebtn);//图片分割pic=new ImageIcon[m*n];//分配空间大小if(btn==null) //*如果存在，就不需要重新分配控件只需要更新图标btn=new JButton[m+1][n]; //分配控件实例化p=new Rectangle[m+1][n]; //坐标Image[] t=splitImage(filename,m,n,w,h);//图片分割m*n个每个高度与宽度为w，hfor(int i=0;i<(m+1)*n;i++){int x1=i/n,y1=i%n;//下标转换if(btn[x1][y1]==null) //*如果存在，就不需要重新实例化控件btn[x1][y1]=new JButton();//实例化每个控件btn[x1][y1].setBounds(y1*w+5,x1*h+50,w,h);//控件坐标btn[x1][y1].addActionListener(this);//添加事件this.add(btn[x1][y1]);}for(int i=1;i<n;i++){btn[0][i].removeActionListener(this);//第一行除了第一个以外，其他都不注册事件btn[0][i].setVisible(false); //第一行除了第一个以外，其他都不显示}int temp[]=randarray(m*n);for(int i=0;i<m*n;i++) //把图片放到方格内{pic[i]=new ImageIcon(t[i]); //图片转换image=》ImageIcon }for(int i=0;i<m*n;i++) //把图片放到方格内{btn[(i+n)/n][(i+n)%n].setIcon(pic[temp[i]]);//设置图标}btn[0][0].setBackground(Color.BLUE); //设置背景btn[0][0].setIcon(null);this.repaint(); //图片及时刷新}//图片方格随机产生一组随机序列数组，不能重复public int[] randarray(int n){int re[]=new int[n];for(int i=0;i<n;i++)re[i]=i;for(int i=1;i<n;i++){int t;int a=(int)(Math.random()*(n-1)+1);//-1 +1是为了第一个数不使用随机数t=re[i];re[i]=re[a];re[a]=t;}return re;}@Overridepublic void actionPerformed(ActionEvent e) {if(e.getSource()==jitem5)//关于{JOptionPane.showMessageDialog(this,"四川师范大学成都学院开发实验室\n2010年12月12日");return;}if(e.getSource()==nandu1)//难度选择{nandu1.setSelected(true);//更改单选菜单nandu2.setSelected(false);for(int i=0;i<(m+1)*n;i++){int x1=i/n,y1=i%n;//下标转换this.remove(btn[x1][y1]);//清除所有button控件}m=n=3;//重新设置难度btn=null;//释放btn对象setpic();return;}if(e.getSource()==nandu2){nandu2.setSelected(true);nandu1.setSelected(false);for(int i=0;i<(m+1)*n;i++){int x1=i/n,y1=i%n;//下标转换this.remove(btn[x1][y1]);//实例化每个控件}m=n=4;btn=null;setpic();return;}if(e.getSource()==jitem1)//重新开始{for(int j=0;j<(m+1)*n;j++){int x2=j/n,y2=j%n;//下标转换btn[x2][y2].removeActionListener(this);//实例化每个控件}setpic();return;}if(e.getSource()==jitem2){System.exit(0);}if(e.getSource()==jitem3){FileDialog df=new FileDialog(this,"图片选择",FileDialog.LOAD);df.setVisible(true);if(df.getFile()==null)return;filename=df.getDirectory()+df.getFile();//文件路径+文件名for(int j=0;j<(m+1)*n;j++){int x2=j/n,y2=j%n;//下标转换btn[x2][y2].removeActionListener(this);//实例化每个控件}setpic();return;}for(int i=0;i<(m+1)*n;i++)//循环所有控件{int x1=i/n,y1=i%n;//下标转换if(e.getSource()==btn[x1][y1])//如果点击了小方格{step++;lstep.setText("步数："+step+"步");isover.setText("状态：已开始");//向上移动if(x1>0&&btn[x1-1][y1].isVisible()&&btn[x1-1][y1].getIcon()==null){btn[x1-1][y1].setIcon(btn[x1][y1].getIcon());//获取当前图标给上一个控件为图标btn[x1][y1].setIcon(null);//当前图标设置为空}//向下移动if(x1<m&&btn[x1+1][y1].isVisible()&&btn[x1+1][y1].getIcon()==null){btn[x1+1][y1].setIcon(btn[x1][y1].getIcon());//获取当前图标给下一个控件为图标btn[x1][y1].setIcon(null);//当前图标设置为空}//向左移动if(y1>0&&btn[x1][y1-1].isVisible()&&btn[x1][y1-1].getIcon()==null){btn[x1][y1-1].setIcon(btn[x1][y1].getIcon());//获取当前图标给左一个控件为图标btn[x1][y1].setIcon(null);//当前图标设置为空}//向右移动if(y1<n-1&&btn[x1][y1+1].isVisible()&&btn[x1][y1+1].getIcon()==null){btn[x1][y1+1].setIcon(btn[x1][y1].getIcon());//获取当前图标给右一个控件为图标btn[x1][y1].setIcon(null);//当前图标设置为空}btn[x1][y1].setBackground(Color.BLUE);if(check()){isover.setText("状态：已完成");for(int j=0;j<(m+1)*n;j++){int x2=j/n,y2=j%n;//下标转换btn[x2][y2].removeActionListener(this);//完成以后清除所有的监听}}}}}// 图片分割方法public Image[] splitImage(String file, int rows, int cols) {Image t = new ImageIcon(file).getImage();int w = t.getWidth(this) / cols;int h = t.getHeight(this) / rows;return splitImage(t, rows, cols, w, h);}public Image[] splitImage(String file, int rows, int cols, int w, int h) {Image t = new ImageIcon(file).getImage();return splitImage(t, rows, cols, w, h);}public Image[] splitImage(Image t, int rows, int cols, int w, int h) {Image[] result = new Image[rows * cols];try {for (int i = 0; i < result.length; i++) {result[i] = createImage(w, h);Graphics g = result[i].getGraphics();g.translate((-i % cols) * w, (-i / cols) * h);g.drawImage(t, 0, 0, w * cols, rows * h, 0, 0,t.getWidth(this), t.getHeight(this), this);}} catch (Exception e) {}return result;}}Play.java(class)public class Play {/*** @param args*/public static void main(String[] args) {Pintu p= new Pintu();p.init();}}。

python实现图像拼接

python实现图像拼接本⽂实例为⼤家分享了python实现图像拼接的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下1.待拼接的图像2. 基于SIFT特征点和RANSAC⽅法得到的图像特征点匹配结果3.图像变换结果4.代码及注意事项import cv2import numpy as npdef cv_show(name, image):cv2.imshow(name, image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()def detectAndCompute(image):image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()(kps, features) = sift.detectAndCompute(image, None)kps = np.float32([kp.pt for kp in kps]) # 得到的点需要进⼀步转换才能使⽤return (kps, features)def matchKeyPoints(kpsA, kpsB, featuresA, featuresB, ratio = 0.75, reprojThresh = 4.0): # ratio是最近邻匹配的推荐阈值# reprojThresh是随机取样⼀致性的推荐阈值matcher = cv2.BFMatcher()rawMatches = matcher.knnMatch(featuresA, featuresB, 2)matches = []for m in rawMatches:if len(m) == 2 and m[0].distance < ratio * m[1].distance:matches.append((m[0].queryIdx, m[0].trainIdx))kpsA = np.float32([kpsA[m[0]] for m in matches]) # 使⽤np.float32转化列表kpsB = np.float32([kpsB[m[1]] for m in matches])(M, status) = cv2.findHomography(kpsA, kpsB, cv2.RANSAC, reprojThresh)return (M, matches, status) # 并不是所有的点都有匹配解，它们的状态存在status中def stich(imgA, imgB, M):result = cv2.warpPerspective(imgA, M, (imgA.shape[1] + imgB.shape[1], imgA.shape[0])) result[0:imageA.shape[0], 0:imageB.shape[1]] = imageBcv_show('result', result)def drawMatches(imgA, imgB, kpsA, kpsB, matches, status):(hA, wA) = imgA.shape[0:2](hB, wB) = imgB.shape[0:2]# 注意这⾥的3通道和uint8类型drawImg = np.zeros((max(hA, hB), wA + wB, 3), 'uint8')drawImg[0:hB, 0:wB] = imageBdrawImg[0:hA, wB:] = imageAfor ((queryIdx, trainIdx),s) in zip(matches, status):if s == 1:# 注意将float32 --> intpt1 = (int(kpsB[trainIdx][0]), int(kpsB[trainIdx][1]))pt2 = (int(kpsA[trainIdx][0]) + wB, int(kpsA[trainIdx][1]))cv2.line(drawImg, pt1, pt2, (0, 0, 255))cv_show("drawImg", drawImg)# 读取图像imageA = cv2.imread('./right_01.png')cv_show("imageA", imageA)imageB = cv2.imread('./left_01.png')cv_show("imageB", imageB)# 计算SIFT特征点和特征向量(kpsA, featuresA) = detectAndCompute(imageA)(kpsB, featuresB) = detectAndCompute(imageB)# 基于最近邻和随机取样⼀致性得到⼀个单应性矩阵(M, matches, status) = matchKeyPoints(kpsA, kpsB, featuresA, featuresB)# 绘制匹配结果drawMatches(imageA, imageB, kpsA, kpsB, matches, status)# 拼接stich(imageA, imageB, M)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。

OpenCV实战之图像拼接的示例代码

OpenCV实战之图像拼接的⽰例代码⽬录背景实现步骤⼀、读取⽂件⼆、单应性矩阵计算三、图像拼接总结背景图像拼接可以应⽤到⼿机中的全景拍摄，也就是将多张图⽚根据关联信息拼成⼀张图⽚；实现步骤1、读⽂件并缩放图⽚⼤⼩；2、根据特征点和计算描述⼦，得到单应性矩阵；3、根据单应性矩阵对图像进⾏变换，然后平移；4、图像拼接并输出拼接后结果图；⼀、读取⽂件第⼀步实现读取两张图⽚并缩放到相同尺⼨；代码如下：img1 = cv2.imread('map1.png')img2 = cv2.imread('map2.png')img1 = cv2.resize(img1, (640, 480))img2 = cv2.resize(img2, (640, 480))input = np.hstack((img1, img2))cv2.imshow('input', input)cv2.waitKey(0)上图为我们需要拼接的两张图的展⽰，可以看出其还具有⼀定的旋转变换，之后的图像转换必定包含旋转的操作；⼆、单应性矩阵计算主要分为以下⼏个步骤：1、创建特征转换对象；2、通过特征转换对象获得特征点和描述⼦；3、创建特征匹配器；4、进⾏特征匹配；5、过滤特征，找出有效的特征匹配点；6、单应性矩阵计算实现代码：def get_homo(img1, img2):# 1实现sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 2实现k1, p1 = sift.detectAndCompute(img1, None)k2, p2 = sift.detectAndCompute(img2, None)# 3实现bf = cv2.BFMatcher()# 4实现matches = bf.knnMatch(p1, p2, k=2)# 5实现good = []for m1, m2 in matches:if m1.distance < 0.8 * m2.distance:good.append(m1)# 6实现if len(good) > 8:img1_pts = []img2_pts = []for m in good:img1_pts.append(k1[m.queryIdx].pt)img2_pts.append(k2[m.trainIdx].pt)img1_pts = np.float32(img1_pts).reshape(-1, 1, 2)img2_pts = np.float32(img2_pts).reshape(-1, 1, 2)H, mask = cv2.findHomography(img1_pts, img2_pts, cv2.RANSAC, 5.0)return Helse:print('piints is not enough 8!')exit()三、图像拼接实现步骤：1、获得图像的四个⾓点；2、根据单应性矩阵变换图⽚；3、创建⼀张⼤图，拼接图像；4、输出结果实现代码：def stitch_img(img1, img2, H):# 1实现h1, w1 = img1.shape[:2]h2, w2 = img2.shape[:2]img1_point = np.float32([[0,0], [0,h1], [w1,h1], [w1,0]]).reshape(-1, 1, 2)img2_point = np.float32([[0,0], [0,h2], [w2,h2], [w2,0]]).reshape(-1, 1, 2)# 2实现img1_trans = cv2.perspectiveTransform(img1_point, H)# 将img1变换后的⾓点与img2原来的⾓点做拼接result_point = np.concatenate((img2_point, img1_trans), axis=0)# 获得拼接后图像x,y的最⼩值[x_min, y_min] = np.int32(result_point.min(axis=0).ravel()-0.5)# 获得拼接后图像x,y的最⼤值[x_max, y_max] = np.int32(result_point.max(axis=0).ravel()+0.5)# 平移距离trans_dist = [-x_min, -y_min]# 构建⼀个齐次平移矩阵trans_array = np.array([[1, 0, trans_dist[0]],[0, 1, trans_dist[1]],[0, 0, 1]])# 平移和单应性变换res_img = cv2.warpPerspective(img1, trans_array.dot(H), (x_max-x_min, y_max-y_min)) # 3实现res_img[trans_dist[1]:trans_dist[1]+h2,trans_dist[0]:trans_dist[0]+w2] = img2return res_imgH = get_homo(img1, img2)res_img = stitch_img(img1, img2, H)# 4实现cv2.imshow('result', res_img)cv2.waitKey(0)最终结果图如上图所⽰，还有待优化点如下：边缘部分有⾊差，可以根据取平均值消除；⿊⾊区域可进⾏裁剪并⽤对应颜⾊填充；优化部分难度不⼤，有兴趣的可以实现⼀下；总结图像拼接作为⼀个实⽤性技术经常出现在我们的⽣活中，特别是全景拍摄以及图像内容拼接；当然，基于传统算法的图像拼接还是会有⼀些缺陷（速度和效果上），感兴趣的可以了解下基于深度学习的图像拼接算法，期待和⼤家沟通！到此这篇关于OpenCV实战之图像拼接的⽰例代码的⽂章就介绍到这了,更多相关OpenCV图像拼接内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。

python图片拼接

python图⽚拼接python图⽚拼接这两天看到⼀张图⽚，想⽤python来实现类似的图⽚拼接先分析图⽚：很明显，这张图⽚是由多张图⽚叠加拼接⽽成从最后⼀张开始开始叠加，之后的每张图⽚都往上平移了⼀个固定的距离并且附着在原有的图⽚上我们要做的就是控制这个距离，将所有需要的图⽚完成这个拼接实操：获取所有需要的图⽚的资源1def getAllImg(path):2 result = []3 filelist = os.listdir(path)4for file in filelist:5if os.path.isfile(os.path.join(path, file)):6if file.split('.')[1] in ('jpg', 'png'):7 result.append(os.path.join(path, file))8return result实现两张图⽚的拼接1 result = '/root/lambda/static/result.png'234def join(png1, png2, size):5 img1, img2 = Image.open(png1), Image.open(png2)6 size1, size2 = img1.size, img2.size # 获取两张图⽚的⼤⼩7 joint = Image.new('RGB', (size1[0], size1[1] + size2[1] - size))8# 新建⼀张新的图⽚9# 因为拼接的图⽚的宽都是⼀样，所以宽为固定值10# ⾼为两张图⽚的⾼相加再减去需要缩进的部分11 loc1, loc2 = (0, 0), (0, size1[1] - size)12# 两张图⽚的位置13# a-------------14# | |15# | |16# | |17# | |18# | |19# b------------|20# | |21# | |22# | |23# | |24# |--------- --|2526# 位置都是以该图⽚的左上⾓的坐标决定27# 第⼀张图⽚的左上⾓为a点，a的坐标为(0,0)28# 第⼆张图⽚的左上⾓为b点，a的横坐标为0，纵坐标为第⼀张图⽚的纵坐标减去第⼆张图⽚上移的size: (0, size[1]-size) 2930 joint.paste(img2, loc2)31 joint.paste(img1, loc1)32# 因为需要让第⼀张图⽚放置在图层的最上⾯,所以让第⼀张图⽚最后最后附着上图⽚上33 joint.save(result)循环递归调⽤1def start(items, size, first_path=None):2# 当first为None时,默认将第⼀张图⽚设置为图⽚列表的第⼀张图⽚,第⼆张图⽚设置为图⽚列表的第⼆张3# 当这两张图⽚合成后，将图⽚列表的已经合成的图⽚元素移除4# 然后将合成的图⽚设置为第⼀张图⽚,将剩余的没有合成的图⽚列表继续操作5# 当first_path不为None,将第⼀张图⽚设置为first_path，第⼆张图⽚设置为传进来的列表的第⼀个元素6# 合成之后，将刚刚使⽤的列表的元素删除7# 最后递归函数，知道列表为空8try:9if not first_path:10 path1, path2 = items[0], items[1]11 join(path1, path2, size)12 items.remove(path1)13 items.remove(path2)14return start(items, size, first_path=result)15else:16 path2 = items[0]17 join(first_path, path2, size)18 items.remove(path2)19return start(items, size, first_path=result)20except:21pass运⾏1if__name__ == '__main__':2 s = getAllImg(path)3 s.sort()4 start(s, 100)5print('最后图⽚尺⼨--->', Image.open(result).size)效果展⽰图⽚⽂件1.png2.png3.png和1.png是同⼀张图⽚最终效果图这个中间的间隔是⾃⼰把握的，觉得不合适可以任意更换完整代码1import os2from PIL import Image34 result = '/root/lambda/static/result.png'# 图⽚保存路径567def join(png1, png2, size):8 img1, img2 = Image.open(png1), Image.open(png2)9 size1, size2 = img1.size, img2.size # 获取两张图⽚的⼤⼩10 joint = Image.new('RGB', (size1[0], size1[1] + size2[1] - size)) 11# 新建⼀张新的图⽚12# 因为拼接的图⽚的宽都是⼀样，所以宽为固定值13# ⾼为两张图⽚的⾼相加再减去需要缩进的部分14 loc1, loc2 = (0, 0), (0, size1[1] - size)15# 两张图⽚的位置16# a-------------17# | |18# | |19# | |20# | |21# | |22# b------------|23# | |24# | |25# | |26# | |27# |------------|2829# 位置都是以该图⽚的左上⾓的坐标决定30# 第⼀张图⽚的左上⾓为a点，a的坐标为(0,0)31# 第⼆张图⽚的左上⾓为b点，a的横坐标为0，纵坐标为第⼀张图⽚的纵坐标减去第⼆张图⽚上移的size: (0, size[1]-size) 3233 joint.paste(img2, loc2)34 joint.paste(img1, loc1)35# 因为需要让第⼀张图⽚放置在图层的最上⾯,所以让第⼀张图⽚最后最后附着上图⽚上36 joint.save(result)373839def start(items, size, first_path=None):40# 当first为None时,默认将第⼀张图⽚设置为图⽚列表的第⼀张图⽚,第⼆张图⽚设置为图⽚列表的第⼆张41# 当这两张图⽚合成后，将图⽚列表的已经合成的图⽚元素移除42# 然后将合成的图⽚设置为第⼀张图⽚,将剩余的没有合成的图⽚列表继续操作43# 当first_path不为None,将第⼀张图⽚设置为first_path，第⼆张图⽚设置为传进来的列表的第⼀个元素44# 合成之后，将刚刚使⽤的列表的元素删除45# 最后递归函数，知道列表为空46try:47if not first_path:48 path1, path2 = items[0], items[1]49 join(path1, path2, size)50 items.remove(path1)51 items.remove(path2)52return start(items, size, first_path=result)53else:54 path2 = items[0]55 join(first_path, path2, size)56 items.remove(path2)57return start(items, size, first_path=result)58except:59pass606162 path = '/root/lambda/'# 图⽚⽂件夹路径636465def getAllImg(path):66 result = []67 filelist = os.listdir(path)68for file in filelist:69if os.path.isfile(os.path.join(path, file)):70if file.split('.')[1] in ('jpg', 'png'):71 result.append(os.path.join(path, file))72return result737475if__name__ == '__main__':76 s = getAllImg(path)77 s.sort()78 start(s, 100)79print('最后图⽚尺⼨--->', Image.open(result).size)。

Python图像处理之图像拼接

Python图像处理之图像拼接⼀、算法⽬的在同⼀位置(即图像的相机位置相同)拍摄两张以上图⽚，这些图⽚是单应性相关的，即图⽚之间有相同的拍摄区域。

基于此将图⽚进⾏缝补，拼成⼀个⼤的图像来创建全景图像。

⼆、基本原理要实现两张图⽚的简单拼接，其实只需找出两张图⽚中相似的点 (⾄少四个，因为 homography 矩阵的计算需要⾄少四个点)，计算⼀张图⽚可以变换到另⼀张图⽚的变换矩阵 (homography 单应性矩阵)，⽤这个矩阵把那张图⽚变换后放到另⼀张图⽚相应的位置，就是相当于把两张图⽚中定好的四个相似的点重合在⼀起。

如此，就可以实现简单的全景拼接。

三、实现步骤 1、读⼊连续图⽚并使⽤SIFT特征查找匹配对应点对import siftfeatname = ['D:/LearnSrc/PythonSrc/Homework/Lecture05/images'+str(i+1)+'.sift'for i in range(5)]imname = ['D:/LearnSrc/PythonSrc/Homework/Lecture05/images'+str(i+1)+'.jpg'for i in range(5)]l = {}d = {}for i in range(5):sift.process_image(imname[i],featname[i])l[i],d[i] = sift.read_features_from_file(featname[i])matches = {}for i in range(4):matches[i] = sift.match(d[i+1],d[i]) 测试结果： sift算⼦存在错误的匹配点，因此需要⽤Ransac算法剔除错误匹配点。

2、利⽤RANSAC算法计算变换矩阵 2.1 RANSAC算法 RANSAC是"RANdom SAmple Consensus"（随机⼀致采样）的缩写。

pythonopencv进行图像拼接

pythonopencv进⾏图像拼接本⽂实例为⼤家分享了python opencv进⾏图像拼接的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下思路和⽅法思路1、提取要拼接的两张图⽚的特征点、特征描述符；2、将两张图⽚中对应的位置点找到，匹配起来；3、如果找到了⾜够多的匹配点，就能将两幅图拼接起来，拼接前，可能需要将第⼆幅图透视旋转⼀下，利⽤找到的关键点，将第⼆幅图透视旋转到⼀个与第⼀幅图相同的可以拼接的⾓度；4、进⾏拼接；5、进⾏拼接后的⼀些处理，让效果看上去更好。

实现⽅法1、提取图⽚的特征点、描述符，可以使⽤opencv创建⼀个SIFT对象，SIFT对象使⽤DoG⽅法检测关键点，并对每个关键点周围的区域计算特征向量。

在实现时，可以使⽤⽐SIFT快的SURF⽅法，使⽤Hessian算法检测关键点。

因为只是进⾏全景图拼接，在使⽤SURF时，还可以调节它的参数，减少⼀些关键点，只获取64维⽽不是128维的向量等，加快速度。

2、在分别提取好了两张图⽚的关键点和特征向量以后，可以利⽤它们进⾏两张图⽚的匹配。

在拼接图⽚中，可以使⽤Knn进⾏匹配，但是使⽤FLANN快速匹配库更快，图⽚拼接，需要⽤到FLANN的单应性匹配。

3、单应性匹配完之后可以获得透视变换H矩阵，⽤这个的逆矩阵来对第⼆幅图⽚进⾏透视变换，将其转到和第⼀张图⼀样的视⾓，为下⼀步拼接做准备。

4、透视变换完的图⽚，其⼤⼩就是最后全景图的⼤⼩，它的右边是透视变换以后的图⽚，左边是⿊⾊没有信息。

拼接时可以⽐较简单地处理，通过numpy数组选择直接把第⼀张图加到它的左边，覆盖掉重叠部分，得到拼接图⽚，这样做⾮常快，但是最后效果不是很好，中间有⼀条分割痕迹⾮常明显。

使⽤opencv指南中图像⾦字塔的代码对拼接好的图⽚进⾏处理，整个图⽚平滑了，中间的缝还是特别突兀。

5、直接拼效果不是很好，可以把第⼀张图叠在左边，但是对第⼀张图和它的重叠区做⼀些加权处理，重叠部分，离左边图近的，左边图的权重就⾼⼀些，离右边近的，右边旋转图的权重就⾼⼀些，然后两者相加，使得过渡是平滑地，这样看上去效果好⼀些，速度就⽐较慢。

(2021年整理)图像拼接基于harris检测matlab代码

图像拼接基于harris检测matlab代码编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（图像拼接基于harris检测matlab代码）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。

本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为图像拼接基于harris检测matlab代码的全部内容。

自定义函数都在下面clcclear all% 读入图片pic1=imread(’lena1.jpg')；pic2=imread（'lena2。

jpg’）;% Harris角点检测points1=myHarris(pic1)；points2=myHarris(pic2）；% 画出Harris角点figure(1）drawHarrisCorner（pic1,points1,pic2,points2)；% 角点特征描述des1=myHarrisCornerDescription（pic1，points1);des2=myHarrisCornerDescription（pic2,points2）;％角点粗匹配matchs=myMatch(des1,des2)；％获取各自出匹配角点位置matchedPoints1=points1(matchs(:,1），:)；matchedPoints2=points2（matchs（：，2）,：）;% 粗匹配角点连线figure（2)drawLinedCorner（pic1，matchedPoints1，pic2，matchedPoints2)；％角点精匹配［newLoc1,newLoc2]=pointsSelect（matchedPoints1,matchedPoints2）; % 精匹配角点连线figure(3)drawLinedCorner(pic1,newLoc1，pic2,newLoc2)；％图像拼接im=picMatched（pic1,newLoc1，pic2，newLoc2）；％显示拼接图像figure(4）imshow(im）；set(gcf，’Color',’w’）；function points=myHarris(pic)% 功能:寻找Harris角点% 输入：RGB图像或gray图％输出:角点所在的行、纵的N×2矩阵if length(size（pic))==3pic=rgb2gray(pic）;endpic=double(pic)；hx=［-1 0 1］；Ix=filter2(hx，pic)；hy=［—1;0;1］；Iy=filter2（hy,pic);Ix2=Ix.＊Ix;Iy2=Iy.*Iy；Ixy=Ix。

C#拼图游戏编写代码（2）

C#拼图游戏编写代码（2）前⾔：在程序设计之 C#实现《拼图游戏》（上），上传了各模块代码，⽽在本⽂中将详细剖析原理，使读者更容易理解并学习，程序有诸多问题，欢迎指出，共同学习成长！正⽂：拼图是⼀个⾮常经典的游戏，基本每个⼈都知道他的玩法，他的开始，运⾏，结束。

那么，当我们想要做拼图的时候如何⼊⼿呢？答案是：从现实出发，去描述需求（尽量描述为⽂档），当我们拥有了全⾯的需求，就能够提供可靠的策略，从⽽在代码中实现，最终成为作品！（⼀）需求：（这个需求书写较为潦草，为⼴⼤⼩⽩定制，按照最最最普通⼈的思维来，按照参与游戏的流程来）1.图⽚：我们玩拼图最起码有个图2.切割：拼图不是⼀个图，我们需要把⼀个整图它切割成N*N的⼩图3.打乱：把这N*N的⼩图打乱顺序，但是要保证通过游戏规则⾏⾛能还原回来4.判断：判拼图成功5.交互：我们使⽤哪⼀种交互⽅式，这⾥我选择⿏标点击6.展⽰原图⽚完整的缩略图以上为基本功能，以下为扩展功能7.记录步数：记录完成需要多少步8.更换图⽚：⼀个图⽚玩久了我们是不是可以换⼀换啊哈哈9.选择难度：太简单？不要！3*3搞定了有5*5，5*5搞定了有9*9，舍友挑战最⾼难度 3000多步，⼼疼我的⿏标TAT（⼆）分析：有了需求，我们就可以分析如何去实现它（把现实需求映射在计算机中），其中包括：1.开发平台：这⾥选择C#语⾔1）.存储：其中包括我们要存什么？我们⽤什么结构存？我们反观需求，会发现，有⼀些需要存储的资源图⽚：使⽤ Image 对象存储单元（原图⽚切割后的⼦图像集合）：⾃定义结构体 struct Node ，其中包括Image对象⽤来存储单元⼩图⽚，和⽤整形存储的编号（切割以后，每个⼩单元都弄个编号，利于检验游戏是否完成）。

各单元（原图⽚切割后的⼦图像集合）：使⽤⼆维数组（像拼图，五⼦棋，消消乐，连连看，俄罗斯⽅块等平⾯点阵游戏都可以⽤他来存储，为什么？因为长得像嘛！）来存储难度：使⽤⾃定义的枚举类型（简单and普通and困难）存储步数：整形变量 int Num存储　有了存储，我们就可以去思考模块的划分（正确的逻辑划分已于扩展，也可以使通信变得更加清晰）并搭建，并实现各模块涉及到的具体算法⾸先程序的模块分为四个：逻辑型：1.拼图类：⽤于描述拼图2.配置类：存储配置变量交互型：3.游戏菜单窗⼝：进⾏菜单选项4.游戏运⾏窗⼝：游戏的主要界⾯1.通过游戏菜单可以操纵配置，如难度或图⽚。