Компенсация экспозиции OpenCV без необходимости сшивания изображений

У меня есть куча изображений с разной экспозицией, и я хочу сшить их вместе:

Изображения в оттенках серого, преобразованные в цветовую карту JET для иллюстрации

В OpenCV есть пример Stitcher, но он основан на сопоставлении функций между изображениями, и они должны перекрываться друг с другом.

Мои изображения не перекрываются, НО они соединены друг с другом непрерывно (как если бы я разделил панораму на несколько частей), и я хочу соединить их вместе и исправить их экспозицию.

Как я могу сделать это в OpenCV Python? По крайней мере, класс Compensator нуждается:

compensator.feed(corners=corners, images=images_warped, masks=masks_warped)

images_warped может быть просто обычным вводом images, а masks_warped может быть двумерным массивом единиц, но я не знаю, как значение corners должно быть задано вручную?

достаточно простого примера, спасибо.

Отдельные изображения

введите здесь описание изображения введите здесь описание изображения введите здесь описание изображения


python numpy opencv image-processing exposure
person Cypher    schedule 31.01.2020    source источник
comment
Было бы полезно, если бы вы предоставили отдельные изображения без буферов между ними. Попробуйте np.hstack(). См. docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated /numpy.hstack.html   -  person fmw42    schedule 31.01.2020
comment
@ fmw42 О ... Буферы предназначены только для демонстрационных целей, а изображение представляет собой скриншот из миниатюр изображений в проводнике Windows. Между реальными изображениями нет буфера: просто необработанные отдельные изображения.   -  person Cypher    schedule 31.01.2020
comment
Я прошу вас предоставить исходные изображения, чтобы мы могли продемонстрировать код с вашими изображениями.   -  person fmw42    schedule 31.01.2020
comment
@ fmw42 Я добавил их в конец вопроса. Спасибо. а также, пожалуйста, знайте, что ответ от nathancy не то, что я имел в виду.   -  person Cypher    schedule 01.02.2020
comment
Что представляют собой эти изображения? Похоже на карту глубины с примененной цветовой картой. Конечно, вы могли бы использовать многополосное смешивание. Но если у вас есть необработанная карта глубины, я бы сначала сшил, а затем применил карту цветов к панораме.   -  person Catree    schedule 01.02.2020
comment
@Catree Как вы сказали: необработанные карты глубины с примененной цветовой картой JET (только для целей иллюстрации). Как я могу использовать многополосное смешивание? Можете ли вы предоставить некоторые рекомендации или пример кода, пожалуйста? Спасибо.   -  person Cypher    schedule 02.02.2020
comment
@Cypher Я имел в виду панораму, разные изображения сняты с разной экспозицией. Здесь я думаю, что карта цветов берет максимальное и минимальное необработанные значения глубины и преобразует их в карту цветов. Поскольку максимальное и минимальное значения различаются для трех карт глубины, вы видите эти разрывы. Но если вы примените цветовую карту позже, вы не увидите разрывов. В противном случае это означает, что три карты глубины имеют разрывы, и вы действительно можете использовать методы смешивания из поля обработки панорамы.   -  person Catree    schedule 02.02.2020

Ответы (2)


arrow_upward
0
arrow_downward

Предполагая, что каждое из ваших изображений имеет одинаковые размеры, и поскольку изображения OpenCV представляют собой массивы Numpy, мы можем использовать np.concatenate, np.hstack или cv2.hconcat< /а>.

import cv2
import numpy as np

# Load images
image1 = cv2.imread('1.png')
image2 = cv2.imread('2.png')
image3 = cv2.imread('3.png')

# Method #1
hstack = np.hstack((image1, image2, image3))

# Method #2
concatenate = np.concatenate((image1, image2, image3), axis=1)

# Method #3
hconcat = cv2.hconcat([image1, image2, image3])

cv2.imshow('hstack', hstack)
cv2.imshow('concatenate', concatenate)
cv2.imshow('hconcat', hconcat)
cv2.waitKey()

Результат должен быть таким же

введите здесь описание изображения

person nathancy    schedule 31.01.2020
comment
Как видите, есть вертикальные линии, соединяющие каждую секцию с другой, и эти вертикальные линии нежелательны. Класс компенсатора экспозиции OpenCV устраняет эти проблемы непрерывности, и мой вопрос заключается в том, как использовать этот класс с такими изображениями (у которых нет перекрывающихся секций). - person Cypher; 01.02.2020

arrow_upward
0
arrow_downward

Я бы создал перекрывающийся раздел, продублировав на каждом изображении небольшую часть соседнего изображения. Затем нужно немного поработать, чтобы обработать это как обычный процесс сшивания.

person Pilip38    schedule 25.05.2020