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图像处理之图像拼接
图像拼接是图像处理中最为常见的一个功能，在不考虑旋转的情况下，也就是需要求取拼接亮就行了，然而当光源是点光源时，往往成像都是高斯性质，
这样会导致中间亮，两边暗或者四周暗，在这种情况下拼接，图像会存在很明显的拼接痕迹。
因此，本文针对上述拼接痕迹，设计了一种线性平滑的方法。
上代码：
1 CString leftimagepath;
2 CString rightimagepath;
3 leftimagepath.Format("0-%d-%d.jpg",i,j);
4 leftimagepath=pathIn+leftimagepath;
5 rightimagepath.Format("0-%d-%d.jpg",i,j+1);
6 rightimagepath=pathIn+rightimagepath;
7 IplImage* leftimg=cvLoadImage(leftimagepath,-1);
8 IplImage* rightimg=cvLoadImage(rightimagepath,-1);
9 sourewidth=rightimg->width;
10 soureheight=rightimg->height;
11 IplImage* rightresult=cvCreateImage(cvSize(sourewidth*2,soureheight),8,rightimg->nChannels);
12 cvZero(rightresult);
13 cvSetImageROI(rightresult,cvRect(sourewidth-xsum,0,sourewidth,soureheight));
14 cvCopy(rightimg,rightresult);
15 cvResetImageROI(rightresult);
16 IplImage* result=cvCreateImage(cvSize(sourewidth*2,soureheight),8,rightimg->nChannels);
17 cv::Mat imleft(leftimg,0); //左边的图像
18 cv::Mat imright(rightresult,0); //右边的图像，但是右边的有效区域开始于（左边的图像大小减去重合量）
19 cv::Mat dst(result,0); //结果图像
20 int channle = imright.channels();
21 for(int jx = 0;jx < imright.rows;jx++)
22 {
23 // 行定位
24 uchar *data =http://www.mamicode.com/dst.ptr(jx); // 最终要得到的拼接图"0-%d-%d.jpg",i,j);
59 saveleftimagepath=pathIn+saveleftimagepath;
60 cvSaveImage(saveleftimagepath,result);
61 cvResetImageROI(result);
62 //覆盖原始图像
63 CString saverigimagepath;
64 saverigimagepath.Format("0-%d-%d.jpg",i,j+1);
65 saverigimagepath=pathIn+saverigimagepath;
66 cvSetImageROI(result,cvRect(rightimg->width-xsum,0,rightimg->width,rightimg->height));
67 cvSaveImage(saverigimagepath,result);
68 cvResetImageROI(result);
69 /*cvNamedWindow("rs",0);
70 cvShowImage("rs",result);
71 cvWaitKey(0);*/
没有采用上述拼接结果：
采用上述过渡算法的结果：
图像处理之图像拼接
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