图像配准融合拼接Python.zip

基于SIFT算法的特征提取，RANSAC随机采样一致算法的图像配准、融合、拼接Python代码，里边用测试用例

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Thu May 11 17:32:56 2017

@author: Administrator
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import cv2
import numpy as np
import random

color = [（25500）（2551560）（2552550）（02550）（0255255）（00255）（2550255）]
#图片大小一致
def display（img1 img2 kp1 kp2）:
    height1 = img1.shape[0]
    width1 = img1.shape[1]
    height2 = img2.shape[0]
    width2 = img2.shape[1]
    emptyImage = np.concatenate（（img1img2）axis=1） 
    
    for i in range（len（kp1））:
        number = random.randint（06）
        x1 = int（kp1[i][0]）
        y1 = int（kp1[i][1]）
        x2 = int（kp2[i][0]）
        y2 = int（kp2[i][1]）
        cv2.circle（emptyImage（x1 y1）2（25500）2）
        cv2.circle（emptyImage（width1+x2 y2）2（25500）2）
        cv2.line（emptyImage （x1y1） （width1+x2 y2） color[number] thickness=1 lineType=1）
    
    return emptyImage
    
#图片大小不一致
def display1（img1 img2 kp1 kp2）:
    height1 = img1.shape[0]
    width1 = img1.shape[1]
    height2 = img2.shape[0]
    width2 = img2.shape[1]
    # 三通道图片：
    emptyImage = np.zeros（（max（height1height2）width1+width23）dtype=np.uint8）
    emptyImage[0:height10:width1:]=img1[0:height10:width1:]
    emptyImage[0:height2width1:width1+width2:]=img2[0:height20:width2:]
    # # 灰度图片：
    # emptyImage = np.zeros（（max（height1 height2） width1 + width2） dtype=np.uint8）
    # emptyImage[0:height1 0:width1] = img1
    # emptyImage[0:height2 width1:width1 + width2] = img2
    
    for i in range（len（kp1））:
        x1 = int（kp1[i][0]）
        y1 = int（kp1[i][1]）
        x2 = int（kp2[i][0]）
        y2 = int（kp2[i][1]）
        cv2.circle（emptyImage（x1 y1）2（00255）2）
        cv2.circle（emptyImage（width1+x2 y2）2（00255）2）
        cv2.line（emptyImage （x1y1） （width1+x2 y2） （02550） thickness=1 lineType=0）
    return emptyImage

#show image with key point        
def show_image（img keypoit）:
    image = np.zeros（（img.shape[0]img.shape[1]3）dtype=np.uint8）
    image[:::] = img[:::]
    for i in range（len（keypoit））:
        x1 = int（keypoit[i][0]）
        y1 = int（keypoit[i][1]）
        cv2.circle（image（x1 y1）1（25500）1）
    return image
    

 属性            大小     日期    时间   名称
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