画像をステッチングする[OpenCV Python]

Question

OpenCVを使用して複数の画像を縫い合わせています。それは働き始めているが、私は1つのことに問題がある。 cv2.warpPerspectiveイメージの後に、 "柔らかい"ボーダーがあります。これは、計算されたマスクが大きすぎる1ピクセルであることを意味します。

マイコード：

# apply a perspective warp to stitch the images 
    # together 
    result = cv2.warpPerspective(imageA, H, 
     (imageA.shape[1] + imageB.shape[1], imageA.shape[0])) 

    # Now create a mask of logo and create its inverse mask also 
    img2gray = cv2.cvtColor(result,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) 
    mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) 

    resizedB = np.zeros((result.shape[0],result.shape[1],3), np.uint8) 
    resizedB[0:imageB.shape[0], 0:imageB.shape[1]] = imageB 
    difference = cv2.bitwise_or(resizedB,result, mask=mask_inv) 

    result = cv2.add(result,difference) 
    cv2.imwrite('result .jpg', result) 

私はcv2.addを使用して、両方の画像を追加すると、接続時にほとんど黒のラインを作っている、それはあまりにも明るいなるためcv2.bitwise_orを使用する必要がありました。 これを修正する方法はありますか？マスクを1ピクセル小さくするためにマスクを変更する方法がありますか？

Answer 1

私は最後に、いくつかの論理演算の組み合わせを使用してこの問題を解決しました。ソリューションは、以下の通りである：

h1,w1 = imageB.shape[:2] 
    h2,w2 = imageA.shape[:2] 
    pts1 = np.float32([[0,0],[0,h1],[w1,h1],[w1,0]]).reshape(-1,1,2) 
    pts2 = np.float32([[0,0],[0,h2],[w2,h2],[w2,0]]).reshape(-1,1,2) 
    pts2_ = cv2.perspectiveTransform(pts2, H) 
    pts = np.concatenate((pts1, pts2_), axis=0) 
    # print("pts:", pts) 
    [xmin, ymin] = np.int32(pts.min(axis=0).ravel() - 0.5) 
    [xmax, ymax] = np.int32(pts.max(axis=0).ravel() + 0.5) 
    t = [-xmin,-ymin] 
    Ht = np.array([[1,0,t[0]],[0,1,t[1]],[0,0,1]]) # translate 

    result = cv2.warpPerspective(imageA, Ht.dot(H), (xmax-xmin, ymax-ymin)) 

    resizedB = np.zeros((result.shape[0], result.shape[1], 3), np.uint8) 

    resizedB[t[1]:t[1]+h1,t[0]:w1+t[0]] = imageB 
    # Now create a mask of logo and create its inverse mask also 
    img2gray = cv2.cvtColor(result,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
    ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) 

    kernel = np.ones((5,5),np.uint8) 
    k1 = (kernel == 1).astype('uint8') 
    mask = cv2.erode(mask, k1, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT) 

    mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) 

    difference = cv2.bitwise_or(resizedB, resizedB, mask=mask_inv) 

    result2 = cv2.bitwise_and(result, result, mask=mask) 

    result = cv2.add(result2, difference)