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<分区>
简而言之，我的问题是如何通过为添加的图像指定特定坐标将图像放在另一个图像之上？我需要根据需要扩展基本图像的“ Canvas ”，这样添加的图像就不会被裁剪。
这是扩展版:
我的项目是拍摄从无人机视频中提取的照片，并通过将一张照片与最后一张照片对齐来制作一张粗略的 map 。我知道我可以使用 Agisoft Photoscan 等软件来执行此操作，但我的目标是创建一个更轻巧、粗略的解决方案。
这是我的计划，我打算对每一帧进行:
estimateRigidTransform，生成变换矩阵以将curr_photo 与最后一张照片base 对齐curr_image 添加到 base，将当前图像与上一张图像叠加在一起(确保不会裁剪任何图像)。这一步就是我要问的。 这是执行步骤 1 到 4 的代码。
import numpy as np
import cv2
base = cv2.imread("images/frame_03563.jpg")
curr_photo = cv2.imread("images/frame_03564.jpg")
height, width = curr_photo.shape[:2]
# Step 1
# which transformation is required to go from curr_photo to base?
transformation = cv2.estimateRigidTransform(curr_photo, base, True)
# Step 2
# add a line to the affine transformation matrix so it can be used by
# perspectiveTransform
three_by_three = np.array([
transformation[0],
transformation[1],
[0, 0, 1]], dtype="float32")
# get corners of curr_photo (to be transformed)
corners = np.array([
[0, 0],
[width - 1, 0],
[width - 1, height - 1],
[0, height - 1]
])
# where do the corners of the image go
trans_corners = cv2.perspectiveTransform(np.float32([corners]), three_by_three)
# get the bounding rectangle for the four corner points (and thus, the transformed image)
bx, by, bwidth, bheight = cv2.boundingRect(trans_corners)
# Step 3
# modify transformation matrix so that the top left of the bounding box is at the origin
transformation[0][2] = transformation[0][2] - bx
transformation[1][2] = transformation[1][2] - by
# Step 4
# transform the image in a window the size of its bounding rectangle (so no cropping)
mod_curr_photo = cv2.warpAffine(curr_photo, transformation, (bwidth, bheight))
# for viewing
cv2.imshow("base", base)
cv2.imshow("current photo", curr_photo)
cv2.imshow("image2 transformed to image 1", mod_curr_photo)
cv2.waitKey()
我还附上了两张示例图片。我使用第一个作为基础，但无论哪种方式都有效。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！