使用stitcher需要注意，影像太大會報錯而且計算慢，
特點和適用范圍：影像需有足夠重合相同特征區域，
優點：適應部分傾斜/尺度變換和畸變情形，拼接效果好，使用簡單，可以一次拼接多張圖片，
缺點：需要有足夠的相同特征區域進行匹配，速度較慢(和影像大小有關)，
原圖（可下載）
代碼（兩張圖片拼接）
import sys
import cv2
if __name__ == "__main__":
img1 = cv2.imread('C:/Users/Guaguan/Desktop/img/1.jpg') # 圖片絕對路徑，
img2 = cv2.imread('C:/Users/Guaguan/Desktop/img/2.jpg')
# stitcher = cv2.createStitcher(False) # 老的OpenCV版本，用這一個
stitcher = cv2.Stitcher.create(cv2.Stitcher_PANORAMA) # 我的是OpenCV4
(status, pano) = stitcher.stitch((img1, img2))
if status != cv2.Stitcher_OK:
print("不能拼接圖片, error code = %d" % status)
sys.exit(-1)
print("拼接成功.")
cv2.imshow('pano', pano)
# cv2.imwrite("pano.jpg", pano)
cv2.waitKey(0)
拼接結果
原圖
代碼（多個影像自動拼接）
import os
import sys
import cv2
import win32ui
# ? python基于Stitcher影像拼接
def imgstitcher(imgs): # 傳入影像資料 串列[] 實作影像拼接
stitcher = cv2.Stitcher.create(cv2.Stitcher_PANORAMA)
_result, pano = stitcher.stitch(imgs)
if _result != cv2.Stitcher_OK:
print("不能拼接圖片, error code = %d" % _result)
sys.exit(-1)
output = 'result' + '.png'
cv2.imwrite(output, pano)
print("拼接成功. %s 已保存!" % output)
if __name__ == "__main__":
# imgPath為圖片所在的檔案夾相對路徑
imgPath = 'C:/Users/Guaguan/Desktop/img'
imgList = os.listdir(imgPath)
imgs = []
for imgName in imgList:
pathImg = os.path.join(imgPath, imgName)
img = cv2.imread(pathImg)
if img is None:
print("圖片不能讀取：" + imgName)
sys.exit(-1)
imgs.append(img)
imgstitcher(imgs) # 拼接
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
結果
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標籤：python