⑴ 使用OpenCV和python進行圖像拼接
么是圖像拼接呢？簡單來說，對於輸入應該有一組圖像，輸出是合成圖像。同時，必須保留圖像之間的邏輯流。
首先讓我們了解圖像拼接的概念。基本上，如果你想捕捉一個大的場景，你的相機只能提供一個特定解析度的圖像（如：640×480），這當然不足以捕捉大的全景。所以，我們可以做的是捕捉整個場景的多個圖像，然後把所有的碎片放在一起，形成一個大的圖像。這些有序的照片被稱為全景。獲取多幅圖像並將其轉換成全景圖的整個過程稱為圖像拼接。
首先，需要安裝opencv 3.4.2.16。
接下來我們將導入我們將在Python代碼中使用的庫：
在我們的教程中，我們將拍攝這張精美的照片，我們會將其分成兩張左右兩張照片，然後我們會嘗試拍攝相同或非常相似的照片。
因此，我將此圖像切成兩個圖像，它們會有某種重疊區域：
在此，我們將列出我們應採取的步驟，以取得最終的結果:
因此，從第一步開始，我們將導入這兩個圖像並將它們轉換為灰度，如果您使用的是大圖像，我建議您使用cv2.resize，因為如果您使用較舊的計算機，它可能會非常慢並且需要很長時間。如果要調整圖像大小，即調整50％，只需將fx = 1更改為fx = 0.5即可。
我們還需要找出兩幅圖像中匹配的特徵。我們將使用opencv_contrib的SIFT描述符。SIFT (Scale constant Feature Transform)是一種非常強大的OpenCV演算法。這些最匹配的特徵作為拼接的基礎。我們提取兩幅圖像的關鍵點和sift描述符如下:
kp1和kp2是關鍵點，des1和des2是圖像的描述符。如果我們用特徵來畫這幅圖，它會是這樣的:
左邊的圖像顯示實際圖像。右側的圖像使用SIFT檢測到的特徵進行注釋：
一旦你有了兩個圖像的描述符和關鍵點，我們就會發現它們之間的對應關系。我們為什麼要這么做?為了將任意兩個圖像連接成一個更大的圖像，我們必須找到重疊的點。這些重疊的點會讓我們根據第一幅圖像了解第二幅圖像的方向。根據這些公共點，我們就能知道第二幅圖像是大是小還是旋轉後重疊，或者縮小/放大後再fitted。所有此類信息的產生是通過建立對應關系來實現的。這個過程稱為registration。
對於匹配圖像，可以使用opencv提供的FLANN或BFMatcher方法。我會寫兩個例子證明我們會得到相同的結果。兩個示例都匹配兩張照片中更相似的特徵。當我們設置參數k = 2時，這樣我們就要求knnMatcher為每個描述符給出2個最佳匹配。「matches」是列表的列表，其中每個子列表由「k」個對象組成。以下是Python代碼：
FLANN匹配代碼：
BFMatcher匹配代碼：
通常在圖像中，圖像的許多地方可能存在許多特徵。所以我們過濾掉所有的匹配來得到最好的。因此我們使用上面得到的前2個匹配項進行比值檢驗。如果下面定義的比值大於指定的比值，則考慮匹配。
現在我們定義在圖像上繪制線條的參數，並給出輸出以查看當我們在圖像上找到所有匹配時的樣子：
這是輸出的匹配圖像：
這部分完整Python代碼：
因此，一旦我們獲得了圖像之間的最佳匹配，我們的下一步就是計算單應矩陣。如前所述，單應矩陣將與最佳匹配點一起使用，以估計兩個圖像內的相對方向變換。
在OpenCV中估計單應性是一項簡單的任務，只需一行代碼:
在開始編碼拼接演算法之前，我們需要交換圖像輸入。所以img_現在會取右圖像img會取左圖像。
那麼讓我們進入拼接編碼:
因此，首先，我們將最小匹配條件count設置為10(由MIN_MATCH_COUNT定義)，並且只有在匹配良好的匹配超出所需匹配時才進行拼接。否則，只需顯示一條消息，說明匹配不夠。
因此，在if語句中，我們將關鍵點(從匹配列表)轉換為findHomography()函數的參數。
只需在這段代碼中討論cv2.imshow（「original_image_overlapping.jpg」，img2），我們就會顯示我們收到的圖像重疊區域：
因此，一旦我們建立了單應性，我們需要扭曲視角，我們將以下單應矩陣應用於圖像：
所以我們使用如下：
在上面兩行Python代碼中，我們從兩個給定的圖像中獲取重疊區域。然後在「dst」中我們只接收到沒有重疊的圖像的右側，因此在第二行代碼中我們將左側圖像放置到最終圖像。所以在這一點上我們完全拼接了圖像：
剩下的就是去除圖像的黑色，所以我們將編寫以下代碼來從所有圖像邊框中刪除黑邊：
這是我們調用修剪邊界的最終定義函數，同時我們在屏幕上顯示該圖像。如果您願意，也可以將其寫入磁碟：
使用上面的Python代碼，我們將首先收到原始圖片：
這是完整的最終代碼：
在本教程中，我們學習了如何使用OpenCV執行圖像拼接和全景構造，並編寫了最終的圖像拼接代碼。
我們的圖像拼接演算法需要四個主要步驟：檢測關鍵點和提取局部不變描述符; 獲得圖像之間的匹配描述符; 應用RANSAC估計單應矩陣; 使用單應矩陣應用warping transformation。
當僅為兩個圖像構建全景圖時，該演算法在實踐中工作良好。
⑵ 在python中已經安裝過opencv了，可是運行還是報錯
我們是世紀的幸運兒，更要懂得幸福生活的來之不易。我們要發奮學習，艱苦樸素，不辜負先烈們
寄託在我們身上的希望。正因如此，我們更應該珍惜擁有的一切。我們要靠今天的努力，為祖國貢獻一
份力量，這是對革命先烈們的最好回報!
參觀過後，我們又來到了生態園野炊。同學們圍坐在一起，談笑風生，讓我感到欣慰的是:我們心
中已經埋下了愛護大自然的意識--盡管我們製造了不少垃圾，但同學們都非常自覺的清理著垃圾。
收拾得井井有條，地面上沒有一點兒殘留的剩物。
在返回的途中，我自信的對老師說:「這次春遊我受益非淺，長天後，我一定要繼承革命先烈遺
志，成為國家的有用之才。那麼，我就要從現在做起，不僅要發奮圖強，努力學習，更要懂得做一個感
因之人!"這次春遊將成為我最美好的回憶!
⑶ 如何在Python中使用OpenCV的
opencv是直接提供python介面的，以opencv2.4.10為例，在opencv的build文件夾下包括提供了包括java，python、x86，x64的相應介面，在python介面中提供了.pyd文件，供python語言使用。
⑷ python中如何使用OpenCv讀取視頻的某一幀並保存到數組NumPy中
1：可以使用opencv讀取。
2：其代碼如下：
#includehighgui.h
#includecv.h
//從攝像頭中讀入數據
int main(int argc,char** argv)
{
cvNamedWindow(Example1,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
CvCapture* capture; //初始化一個CvCapture結構的指針
if(argc==1)
{
capture=cvCaptureFromCAM(0);//如果參數為1，則從攝像頭中讀入數據，並返回一個CvCapture的指針
} //註：《學習OpenCV》中此處用cvCreateCameraCapture為錯
else
{
capture=cvCreateFileCapture(argv[1]);
}
assert(capture!=NULL); //斷言（assert）使用，檢查capture是否為空指針，為假時程序退出，並列印錯誤消息
IplImage* frame;
while(1)
{
frame=cvQueryFrame(capture);//用於將下一幀視頻文件載入內存（實際是填充和更新CvCapture結構中），返回一個對應當前幀的指針
if(!frame)
break;
cvShowImage(Example1,frame);
char c=cvWaitKey(33);
if(c==27) break; //出發ESC鍵退出循環，讀入數據停止
}
cvReleaseCapture(capture);//釋放內存
cvDestroyWindow(Example1);
}
⑸ 論述在Python程序中如何導入OpenCV以及matplotlib庫中的pyplot
首先分兩個：第一個：
Python程序中如何導入OpenCV
解決方法：
找到opencv源代碼中的cv2文件夾
復制到anaconda的lib文件夾中
再導入cv2，就好了。
然後python 3.7中導入
沒有安裝anaconda,只安裝了python的也可以將cv2復制到python的安裝路徑下的(C:Program FilesPython37Libsite-packages)文件夾中。
opencv4.3.0中的cv2
是opencv4.3.0可以看到，應該是其支持這幾個版本的python。
現在僅僅是可以將cv2導入，但是由於python和opencv的版本支持問題，並不一定可以使用cv2中所有的方法，若遇到問題，可以在評論區寫下，一起探索下奧。
以上內容為學習交流使用，純屬個人經驗，採納需謹慎！
解決方式如下：
解決方法：更換低版本matplotlib
pip3 uninstall matplotlib就可以解導入matplotlib庫中的pyplot的問題了！
希望這些能幫助到你！