OpenCV实现乱序碎片复原
这篇文章主要介绍了通过OpenCV 直方图相似度对比，实现将4张打乱顺序的碎片拼接复原并展示原图。文中的示例代码讲解详细，需要的朋友可以学习一下
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题目
算法思路
源码展示
结果演示
题目
将4张打乱顺序的碎片拼接复原并展示原图
算法思路
将x张碎片的左右边缘提取保存
左右边缘两两对比，将相似度超过预设阈值的碎片执行拼接操作，得到左右拼接好的碎片
提取左右拼接好的碎片的上下边缘
上下边缘两两对比，将相似度超过预设阈值的碎片执行拼接操作，得到原图
源码展示
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//左右拼接时需要的迭代器int m = 0; //上下拼接时需要的迭代器//读取碎片vector<Mat> fragments_Imread(string files_name);vector<Mat> fragments_LR_Imread(string files_name); //读取左右拼接好的碎片//保存每张碎片的左右边缘vector <vector<Mat>> edge_resection_LR(const vector <Mat>& fragments);//直方图对比bool compare_by_hist(const Mat& img1, const Mat& img2);//左右拼接void picture_stitching_LR(const Mat& img1, const Mat& img2);//对每张碎片的左右边缘相互对比拼接void alignment_and_splicing_LR(const vector <Mat>& fragments, const vector<vector<Mat>>& resection_LR);//参数：碎片；碎片的左右边缘//保存每张碎片的上下边缘vector <vector<Mat>> edge_resection_TB(const vector <Mat>& fragments_LR);//上下拼接void picture_stitching_TB(const Mat& img1, const Mat& img2);//对左右拼接好的碎片进行上下对比拼接void alignment_and_splicing_TB(const vector <Mat>& fragments_LR, const vector<vector<Mat>>& resection_TB);int main() { vector<Mat> fragments = fragments_Imread("res/fragments/"); //读取碎片 vector<vector<Mat> > resection_LR = edge_resection_LR(fragments); //保存每张碎片的左右边缘 alignment_and_splicing_LR(fragments,resection_LR); //对每张碎片的左右边缘相互对比拼接 vector<Mat> fragments_LR = fragments_LR_Imread("res/fragments_LR/"); //读取左右拼接好的碎片 vector<vector<Mat>> resection_TB = edge_resection_TB(fragments_LR); //保存拼接好的左右碎片的上下边缘 alignment_and_splicing_TB(fragments_LR, resection_TB); //对左右拼接好的碎片的上下边缘相互对比拼接 Mat result = imread("res/result/0.jpg"); imshow("Restoration map",result); //展示结果 waitKey(0); return 0;}//读取碎片vector<Mat> fragments_Imread(string files_name){ vector<string> files; glob(std::move(files_name),files); vector<Mat> fragments; for(auto &file : files){ fragments.push_back(imread(file)); } return fragments;}vector<Mat> fragments_LR_Imread(string files_name){ vector<string> files; glob(std::move(files_name),files); vector<Mat> fragments_LR; for(auto &file : files){ fragments_LR.push_back(imread(file)); } return fragments_LR;}//保存每张碎片的左右边缘vector<vector<Mat> > edge_resection_LR(const vector <Mat>& fragments){ vector<vector<Mat> > resection_LR(fragments.size(), vector<Mat>(2)); for(int i = 0; i<fragments.size(); i++){ for(int j = 0; j<2; j++){ switch (j){ case 0: //第 i 张碎片的 左边； 顶点：（0，0） 尺寸：（10 * 第i张碎片的高/行） resection_LR.at(i).at(j) = fragments.at(i)(Rect(0,0,10, fragments.at(i).rows)); break; case 1: //第 i 张碎片的 右边； 顶点：（第 i 张碎片的宽/列-10，0） 尺寸：（10 * 第i张碎片的高/行） resection_LR.at(i).at(j) = fragments.at(i)(Rect(fragments.at(i).cols-10,0,10, fragments.at(i).rows)); default: break; } } } return resection_LR;}//直方图对比bool compare_by_hist(const Mat& img1, const Mat& img2){ Mat tmpImg,orgImg; resize(img1, tmpImg, Size(img1.cols, img1.rows)); resize(img2, orgImg, Size(img2.cols, img2.rows)); //HSV颜色特征模型(色调H,饱和度S，亮度V) cvtColor(tmpImg, tmpImg, COLOR_BGR2HSV); cvtColor(orgImg, orgImg, COLOR_BGR2HSV); //直方图尺寸设置 //一个灰度值可以设定一个bins，256个灰度值就可以设定256个bins //对应HSV格式,构建二维直方图 //每个维度的直方图灰度值划分为256块进行统计，也可以使用其他值 int hBins = 256, sBins = 256; int histSize[] = { hBins,sBins }; //H:0~180, S:0~255,V:0~255 //H色调取值范围 float hRanges[] = { 0, 180 }; //S饱和度取值范围 float sRanges[] = { 0,255 }; const float* ranges[] = { hRanges, sRanges }; int channels[] = { 0,1 }; //二维直方图 MatND hist1, hist2; calcHist(&tmpImg, 1, channels, Mat(), hist1,2,histSize, ranges, true, false); normalize(hist1, hist1, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat()); calcHist(&orgImg, 1, channels, Mat(), hist2, 2, histSize, ranges, true, false); normalize(hist2, hist2, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat()); double similarityValue = compareHist(hist1, hist2, CV_COMP_CORREL);// cout << "相似度：" << similarityValue << endl; return similarityValue >= 0.95;}//左右拼接void picture_stitching_LR(const Mat& img1, const Mat& img2){ Mat result; hconcat(img1,img2,result); imwrite("res/fragments_LR/"+to_string(n)+".jpg", result); n++;}//对每张碎片的左右边缘相互对比拼接void alignment_and_splicing_LR(const vector <Mat>& fragments, const vector<vector<Mat>>& resection_LR){ for(int i = 0; i<fragments.size()-1; i++){ //第 i 张碎片 for(int j = 0; j<2; j++){ //第 i 张碎片的第 j 条边 for(int k = i; k<fragments.size()-1; k++){ //第 i 张碎片的第 j 条边 与 第 i 张以后碎片的左右边缘对比 for(int l = 0; l<2; l++){ if(compare_by_hist(resection_LR.at(i).at(j),resection_LR.at(k+1).at(l))){ if(j>l){ //当j>l时被对比的边缘应该在对比右边 picture_stitching_LR(fragments.at(i),fragments.at(k+1)); } else if(j<l){ //当j<l时被对比的边缘应该在对比右边 picture_stitching_LR(fragments.at(k+1),fragments.at(i)); } } } } } }}//上下拼接void picture_stitching_TB(const Mat& img1, const Mat& img2){ Mat result; vconcat(img1,img2,result); imwrite("res/result/"+to_string(m)+".jpg", result); m++;}//保存左右拼接好的碎片的上下边缘vector <vector<Mat>> edge_resection_TB(const vector <Mat>& fragments_LR){ vector <vector<Mat>> resection_TB(fragments_LR.size(), vector<Mat>(2)); for(int i = 0; i<fragments_LR.size(); i++){ for(int j = 0; j<2; j++){ switch (j){ case 0: //第 i 张碎片的 上边缘； 顶点：（0，0） 尺寸：（第i张碎片的宽/列 * 10） resection_TB.at(i).at(j) = fragments_LR.at(i)(Rect(0,0,fragments_LR.at(i).cols, 10)); break; case 1: //第 i 张碎片的 下边缘； 顶点：（0，第 i 张碎片的高/行-10） 尺寸：（第i张碎片的宽/列 * 10） resection_TB.at(i).at(j) = fragments_LR.at(i)(Rect(0,fragments_LR.at(i).rows-10, fragments_LR.at(i).cols, 10)); default: break; } } } return resection_TB;}//对左右拼接好的碎片进行上下对比拼接void alignment_and_splicing_TB(const vector <Mat>& fragments_LR, const vector<vector<Mat>>& resection_TB){ for(int i = 0; i<fragments_LR.size()-1; i++){ //第 i 张碎片 for(int j = 0; j<2; j++){ //第 i 张碎片的第 j 条边 for(int k = i; k<fragments_LR.size()-1; k++){ //第 i 张碎片的第 j 条边 与 第 i 张以后碎片的左右边缘对比 for(int l = 0; l<2; l++){ if(compare_by_hist(resection_TB.at(i).at(j),resection_TB.at(k+1).at(l))){// picture_stitching_TB(fragments_LR.at(i),fragments_LR.at(k+1)); if(j>l){ //当j>l时被对比的边缘应该在对比下边 picture_stitching_TB(fragments_LR.at(i),fragments_LR.at(k+1)); } else if(j<l){ //当j<l时被对比的边缘应该在对比上边 picture_stitching_TB(fragments_LR.at(k+1),fragments_LR.at(i)); } } } } } }} |
结果演示
碎片：
拼接结果：
到此这篇关于OpenCV实现乱序碎片复原的文章就介绍到这了
原文链接：https://blog.csdn.net/Winter_is/article/details/122106732