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OpenCV常用图像拼接方法(一)：直接拼接——硬拼法

在图像处理领域，OpenCV提供了多种拼接图像的方法。本文将分享其中一种最常用的拼接方式——直接拼接，即俗称的硬拼法。这种方法简单直观，但需要注意的是，其适用性和效果与其他拼接方式有所不同。

硬拼法的核心思想是将两张图片直接拼接成一张大图。这种方法的实现基于图像的尺寸一致性。以下是实现该方法的代码示例：

// 01_Combine_Two_Images.cpp// 环境：VS2017 + OpenCV4.4.0// 功能描述：将两张图片拼接成一张大图（以左右拼接为例）// 特点：简单直接，但在实际应用中对图片质量和对齐要求较高#include 
   
    #include 
    
     using namespace std;using namespace cv;int main() {    Mat img1 = imread("01.jpg");    // 代码注：请确保第二张图片的文件名与img1一致，并处于同一工作目录    Mat img2 = imread("02.jpg");        if (!img1.empty() && !img2.empty()) {        // 确定图片的拼接方式（这里为左右拼接）        int rows = img1.rows;        int cols = img1.cols;        int channels = img1.channels;                // 创建拼接后的矩阵        Mat result(rows * 2, cols * 2, channels);        // 将img1复制到结果矩阵的左上角        img1.copyTo(result, {0, 0});        // 将img2复制到结果矩阵的右下角        img2.copyTo(result, {cols, rows});                // 保存结果图像        imwrite("result.jpg", result);        cout << "图片拼接成功，结果已保存为result.jpg" << endl;    } else {        cout << "图片加载失败，请检查图片路径或文件名是否正确" << endl;    }        return 0;}
    
   

代码解释：

需要注意的是，这种硬拼法的优点在于实现简单，但其缺点也很明显：

• 拍摄时需要保证两张图片的尺寸一致，否则拼接后的图像会有空白区域或拉伸变形。
• 如果两张图片的内容不对齐，拼接后的图像会显得杂乱无章，影响美观性。
• 对于透视变换或仿射变换后的图片，硬拼法可能会导致图像畸变，建议在这种情况下使用仿射变换拼接。

总之，硬拼法适用于简单场景或快速实现拼接需求，但在实际应用中仍需结合实际情况选择最优的拼接方式。

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