如何在python中使用opencv实现图像拼接？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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实现上述效果的步骤如下：

1. 采用surft特征检测算法检测两幅图像的关键特征点；

2. 建立FLANN匹配器，采用目前最快的特征匹配（最近邻搜索）算法FlannBasedMatcher匹配关键点

3.从所匹配的全部关键点中筛选出优秀的特征点（基于距离筛选）

4. 根据查询图像和模板图像的特征描述子索引得出仿射变换矩阵

5. 获取左边图像到右边图像的投影映射关系

6. 透视变换将左图像放在相应的位置

7. 将有图像拷贝到特定位置完成拼接

先放python下利用opencv 进行图像拼接的代码，环境为python2.7+opencv2:

#coding: utf-8
import numpy as np
import cv2
leftgray = cv2.imread('1.jpg')
rightgray = cv2.imread('2.jpg')
hessian=400
surf=cv2.SURF(hessian) #将Hessian Threshold设置为400,阈值越大能检测的特征就越少
kp1,des1=surf.detectAndCompute(leftgray,None) #查找关键点和描述符
kp2,des2=surf.detectAndCompute(rightgray,None)
FLANN_INDEX_KDTREE=0 #建立FLANN匹配器的参数
indexParams=dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE,trees=5) #配置索引，密度树的数量为5
searchParams=dict(checks=50) #指定递归次数
#FlannBasedMatcher：是目前最快的特征匹配算法（最近邻搜索）
flann=cv2.FlannBasedMatcher(indexParams,searchParams) #建立匹配器
matches=flann.knnMatch(des1,des2,k=2) #得出匹配的关键点
good=[]
#提取优秀的特征点
for m,n in matches:
 if m.distance < 0.7*n.distance: #如果第一个邻近距离比第二个邻近距离的0.7倍小，则保留
  good.append(m)
src_pts = np.array([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good]) #查询图像的特征描述子索引
dst_pts = np.array([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good]) #训练(模板)图像的特征描述子索引
H=cv2.findHomography(src_pts,dst_pts)   #生成变换矩阵
h,w=leftgray.shape[:2]
h2,w1=rightgray.shape[:2]
shft=np.array([[1.0,0,w],[0,1.0,0],[0,0,1.0]])
M=np.dot(shft,H[0])   #获取左边图像到右边图像的投影映射关系
dst_corners=cv2.warpPerspective(leftgray,M,(w*2,h))#透视变换，新图像可容纳完整的两幅图
cv2.imshow('tiledImg1',dst_corners) #显示，第一幅图已在标准位置
dst_corners[0:h,w:w*2]=rightgray #将第二幅图放在右侧
#cv2.imwrite('tiled.jpg',dst_corners)
cv2.imshow('tiledImg',dst_corners)
cv2.imshow('leftgray',leftgray)
cv2.imshow('rightgray',rightgray)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

看完上述内容，你们掌握如何在python中使用opencv实现图像拼接的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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