引导者本文目录一览：
- 1、opencv鱼眼矫正以后的摄像头怎么进行全景拼接
- 2、使用OpenCV和Python进行图像拼接
- 3、opencv拼接图像失败问题
- 4、Opencv中的stitching函数可以将图片进行上下拼接吗,或者说是可以同时进...
- 5、opencv的img.flat的函数用法
- 6、在gpu上处理基于opencv的图像的拼接
opencv鱼眼矫正以后的摄像头怎么进行全景拼接
在开始编码拼接算法之前，我们需要交换图像输入。所以img_现在会取右图像img会取左图像。
需要拍摄制作720度全景所需的环境图片。位置选择，请注意视野，避免相机顶部有遮挡物，减少阴影面积；节点云台固定较为重要，确定了支点位置之后，以此为轴后不可移动，进行拍摄。
因此需要对鱼眼图像展开，然后不同角度的图像进行一定的特征匹配，找到不同图像中匹配的点，再把图像进行形变，使得不同的图像可以拼接起来。
选择器材、拍摄照片：目前市面上除了百度地图等大平台在用全景相机拍摄VR全景图以外，大部分的个体或从业者都是使用单反相机+广角镜头或者鱼眼镜头为需要的企业拍摄VR全景图。
三维全景制作的原理即通过拼接的方法，最终把上下左右四周的平面图像合成为一个720°全景图，给人带来身临其境的观看体验。在这个过程中，我们最常用的拼接合成软件就是PTgui了，上手操作难度也并不是很大。
使用OpenCV和Python进行图像拼接
1、图像拼接算法的实现可以使用各种编程语言和图像处理库。例如opencv图片拼接，可以使用Python语言和OpenCV库进行实现。具体实现步骤如下：导入图像：使用OpenCV库导入需要拼接的多张图像。
2、要。根据查询Python的资料显示视频的一帧就是一幅图像opencv图片拼接，因此在处理视频时可以结合OpenCV进行帧处理opencv图片拼接，所以是需要进行补帧的。
3、RGB 值求和：将红、绿、蓝三个通道的像素值相加得到像素的总值，即 R+G+B。灰度值求和：将 RGB 值转换为灰度值，再将灰度值相加得到像素的总值。
4、不重合的图像叫正方形。在用python处理图像的时候，除了图片叠加和图片拼接两种情况之外，有时候还会碰到需要上下左右连接图片合成一张图片。opencv中的cv2addWeighted和cvadd函数处理效果是叠加。
5、opencv官网解释 SURF是SIFT的加速版，它善于处理具有模糊和旋转的图像，但是不善于处理视角变化和光照变化。
opencv拼接图像失败问题
1、我用VS08+opencv3+release 运行无误。alpha融合正常。opencv图片拼接你所监视opencv图片拼接的frames并不是本程序opencv图片拼接的变量，有可能是你之前调试的时候监视的，所保留下来的。
2、先用特征点匹配的方法，提取两幅图像的特征点，鲁棒性好的用SIFT，速度快的有SURF，ORB。然后用RANSAC去除错误匹配点。然后根据匹配点计算出homography单应性矩阵，即映射矩阵，然后用插值的方法把两幅图像拼接起来。
3、学习OpenCV调用VideoCapture(0)内置摄像头时，发现了如下问题：图像异常，不完整 处理措施：安装cheese 如果仍然黑屏，或者不完整，需要更改虚拟机USB控制器设置，如下图：确定，然后重新运行cheese，完美解决。
4、image=cvimread(D：\\picture\\%d.jpg%(i))#路径自己选择。可以先升级你的pip，另外看看你的版本是否匹配，包括py版本和32位64位。关于python下使用opencv读取图像。
Opencv中的stitching函数可以将图片进行上下拼接吗,或者说是可以同时进...
我们还需要找出两幅图像中匹配的特征。我们将使用opencv_contrib的SIFT描述符。SIFT (Scale constant Feature Transform)是一种非常强大的OpenCV算法。这些最匹配的特征作为拼接的基础。
进入以后将要拼在一起两张图片勾选上，然后点击拼图。这样就将两张图片拼成一张了。
使用trim命令可以对图片进行裁剪，将不需要的部分去掉，只留下想要的部分。对于将图la修剪成图1b的问题，需要使用trim命令，并设置裁剪的范围。
如果是显示BMP图的话，可以用这个函数：BOOL BitBlt(HDC hdcDest，int nXDest，int nYDest，int nWidth，int nHeight，HDC hdcSrc，int nXSrc，int nYSrc，DWORD dwRop)；hdcDest：指向目标设备环境的句柄。
opencv的img.flat的函数用法
first_contour的值由函数填充返回，它的值将为第一个外轮廓的指针，当没有轮廓被检测到时为NULL。其它轮廓可以使用h_next和v_next连接，从first_contour到达。
fread函数可从文件中读取二进制数据。语法：A＝fread（fid，count）A＝fread（fid，count，precision）其中fid为指针所指文件中的当前位置，count指读取的数据个数，precision表示以什么格式的数据类型读取数据。
Opencv模板匹配函数里面包含了匹配的置信度：img_rgb = cvimread(mario.jpg)。img_gray = cvcvtColor(img_rgb，cvCOLOR_BGR2GRAY)。template = cvimread(mario_coin.jpg， 0)。
cvSaveImage(ricebmp，img)；B.CvMat-Mat 与IplImage的转换类似，可以选择是否复制数据。Mat：Mat(const CvMat* m， bool copyData=false)；在openCV中，没有向量（vector）的数据结构。
由于haarTraining训练的时候需要输入的正样本是vec文件，所以需要使用createsamples程序来将正样本转换为vec文件。打开OpenCV安装目录下bin文件夹里面的名为createSamples（新版本的OpenCV里面改名为opencv_createSamples）的可执行程序。
在gpu上处理基于opencv的图像的拼接
典型的拼接过程主要包括三个不同的图像处理步骤，即配准、扭曲和插值以及混合。图像配准是图像拼接的关键任务。配准是指在描绘同一场景的一对图像之间建立几何变换，该变换由一个8自由度的平面单应性决定。
在上面两行Python代码中，我们从两个给定的图像中获取重叠区域。然后在“dst”中我们只接收到没有重叠的图像的右侧，因此在第二行代码中我们将左侧图像放置到最终图像。
导入图像：使用OpenCV库导入需要拼接的多张图像。图像预处理：对每张图像进行预处理，包括去噪、校正、配准等操作。特征提取：使用SIFT算法等方法提取每张图像的特征点。
其使用步骤如下：验证OpenCV是否已启用GPU模块。上传待处理数据到GPU (Mat -- GpuMat)。调用OpenCV支持的GPU的处理函数。下载处理结果到CPU (GpuMat --- Mat)。其示例程序如下，完成颜色转换，BGR2GRAY。
OpenCV是 Open Source Computer Vision Library OpenGL是 Open Graphics Library OpenCV主要是提供图像处理和视频处理的基础算法库，还涉及一些机器学习的算法。
Opencv支持多种编程语言，例如C++，Python，Java等，并且可以再Windows，Linux，OSX，Android和IOS等不同平台上使用。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作的接口也在积极开发中。
