import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import cv2 filename_li = ["a.png", "b.png", "c.png"] img_li = [] for i in filename_li: img = cv2.imread(i, 0) # 第二引数を 0 にすることでグレースケールで読み込む img_float = np.float32(img) # cv2.phaseCorrelate で指定されている型に変換 img_li.append(img_float) dxdy_li = [] for img in img_li[1:]: d, etc = cv2.phaseCorrelate(img, img_li[0]) # d にx方向およびy方向のズレが格納されている dx, dy = d dxdy_li.append([dx, dy]) rows, cols = img_li[0].shape img_after_li = [img_li[0]] for dxdy, img in zip(dxdy_li, img_li[1:]): dx, dy = dxdy M = np.float32([[1, 0, dx],[0, 1, dy]]) img = cv2.warpAffine(img, M, (cols,rows)) img_after_li.append(img) fig = plt.figure(figsize = (6, 6)) subplot_li = [321, 323, 325] for subplot, img in zip(subplot_li, img_li): ax = fig.add_subplot(subplot) ax.imshow(img) subplot_after_li = [322, 324, 326] for subplot_after, img_after in zip(subplot_after_li, img_after_li): ax = fig.add_subplot(subplot_after) ax.imshow(img_after) plt.savefig('test.png', format = 'png', dpi=300) plt.show()
Pythonによる実装.py
3 件
①OpenCVで画像をグレースケールにて取得,
②cv2.phaseCorrelate を用いて,位相限定相関を計算し,ズレを計算する,
③cv2.warpAffine を用いて,ズレの分だけ画像を移動する,
となります.実装は以下に記載しています.