189 8069 5689
public static void many2one(ListString bookFilePaths, String toPath,String distFileName) {
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if (bookFilePaths != null bookFilePaths.size() 0) {
File[] files = new File[bookFilePaths.size()];
for(int i = 0; i bookFilePaths.size(); i++){
files[i] = new File(bookFilePaths.get(i));
}
if (files != null files.length 0) {
try {
ArrayList pages = new ArrayList(files.length - 1);
FileSeekableStream[] stream = new FileSeekableStream[files.length];
for (int i = 0; i files.length; i++) {
stream[i] = new FileSeekableStream(
files[i].getCanonicalPath());
}
ParameterBlock pb = (new ParameterBlock());
PlanarImage firstPage = JAI.create("stream", stream[0]);
for (int i = 1; i files.length; i++) {
PlanarImage page = JAI.create("stream", stream[i]);
pages.add(page);
}
TIFFEncodeParam param = new TIFFEncodeParam();
File f = new File(toPath);
if(!f.exists()){
f.mkdirs();
}
OutputStream os = new FileOutputStream(toPath + File.separator+ distFileName);
ImageEncoder enc = ImageCodec.createImageEncoder("tiff",
os, param);
param.setExtraImages(pages.iterator());
enc.encode(firstPage);
for (int i = 0; i files.length; i++) {
stream[i].close();
if(files[i].isFile()files[i].exists()){
files[i].delete();
}
}
os.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
Image bgImage;
Image fgImage;
try {
bgImage = ImageIO.read(bgImageFile);
fgImage = ImageIO.read(fgImageFile);
int bgWidth = bgImage.getWidth(null);
int bgHeight = bgImage.getHeight(null);
int fgWidth = fgImage.getWidth(null);
int fgHeight = fgImage.getHeight(null);
// 此类叫SpliceImages，这个方法是静态方法，所以实例化一下
// 后面的这个对象的属性是自定义的类成员。
SpliceImages spliceImages = new SpliceImages();
// 私有方法
spliceImages.parsePosition(position, bgWidth, bgHeight, fgWidth, fgHeight);
// 生成新图片的长、宽，后面那个是色彩模式
BufferedImage bufferedImage = new BufferedImage(spliceImages.WIDTH, spliceImages.HEIGHT, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
Graphics graphics = bufferedImage.createGraphics();
// 绘制背景图片
graphics.drawImage(bgImage, spliceImages.bgX, spliceImages.bgY, null);
// 绘制前景图片
graphics.drawImage(fgImage, spliceImages.fgX, spliceImages.fgY, null);
graphics.dispose();
JPEGImageEncoder encoder = JPEGCodec.createJPEGEncoder(output);
encoder.encode(bufferedImage);
output.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
这个是我做图表时写的，整个类中定义了很多重载方法，所以不全贴了。由于用的FusionCharts3.1，单系列图表没有图例，为了处理导出图片，就自制图例，然后用java拼接。其中那个私有方法是我处理两张图片的左上角坐标的。这里就不贴了。实际上我的做法就是取出两个图片，然后重新绘制。做法比较笨，希望抛砖引玉吧。同理，图片覆盖也是用这个，只是两图片的坐标发生变发。
一：几何距(Geometric
Moments)知识与质心寻找原理
1.
Image
Moments是图像处理中非常有用的算法，可以用来计算区域图像的质心，方向等几何特性，同时Mpq的高阶具有旋转不变性，可以用来实现图像比较分类，正是因为Moments有这些特性，很多手绘油画效果也会基于该算法来模拟实现。它的数学表达为：
它的低阶M00，M01,
M10可以用来计算质心，中心化以后M11,M02,M20可以用来计算区域的方向/角度
2.
什么是质心
就是通过该点，区域达到一种质量上的平衡状态，可能物理学上讲的比较多，简单点的说就是规则几何物体的中心，不规则的可以通过挂绳子的方法来寻找。
二：算法流程
1.
输入图像转换为二值图像
2.
通过连通组件标记算法找到所有的连通区域，并分别标记
3.
对每个连通区域运用计算几何距算法得到质心
4.
用不同颜色绘制连通区域与质心，输出处理后图像
三：算法效果
左边为原图，
右边蓝色为连通组件标记算法处理以后结果，白色点为质心
四：关键代码解析
1.
计算几何距算法代码
doublem00
=
moments(pixels,
width,
height,
0,
0);
doublexCr
=
moments(pixels,
width,
height,
1,
0)
/
m00;//
row
doubleyCr
=
moments(pixels,
width,
height,
0,
1)
/
m00;//
column
return
new
double[]{xCr,
yCr};
么是图像拼接呢？简单来说，对于输入应该有一组图像，输出是合成图像。同时，必须保留图像之间的逻辑流。
首先让我们了解图像拼接的概念。基本上，如果你想捕捉一个大的场景，你的相机只能提供一个特定分辨率的图像（如：640×480），这当然不足以捕捉大的全景。所以，我们可以做的是捕捉整个场景的多个图像，然后把所有的碎片放在一起，形成一个大的图像。这些有序的照片被称为全景。获取多幅图像并将其转换成全景图的整个过程称为图像拼接。
首先，需要安装opencv 3.4.2.16。
接下来我们将导入我们将在Python代码中使用的库：
在我们的教程中，我们将拍摄这张精美的照片，我们会将其分成两张左右两张照片，然后我们会尝试拍摄相同或非常相似的照片。
因此，我将此图像切成两个图像，它们会有某种重叠区域：
在此，我们将列出我们应采取的步骤，以取得最终的结果:
因此，从第一步开始，我们将导入这两个图像并将它们转换为灰度，如果您使用的是大图像，我建议您使用cv2.resize，因为如果您使用较旧的计算机，它可能会非常慢并且需要很长时间。如果要调整图像大小，即调整50％，只需将fx = 1更改为fx = 0.5即可。
我们还需要找出两幅图像中匹配的特征。我们将使用opencv_contrib的SIFT描述符。SIFT (Scale constant Feature Transform)是一种非常强大的OpenCV算法。这些最匹配的特征作为拼接的基础。我们提取两幅图像的关键点和sift描述符如下:
kp1和kp2是关键点，des1和des2是图像的描述符。如果我们用特征来画这幅图，它会是这样的:
左边的图像显示实际图像。右侧的图像使用SIFT检测到的特征进行注释：
一旦你有了两个图像的描述符和关键点，我们就会发现它们之间的对应关系。我们为什么要这么做?为了将任意两个图像连接成一个更大的图像，我们必须找到重叠的点。这些重叠的点会让我们根据第一幅图像了解第二幅图像的方向。根据这些公共点，我们就能知道第二幅图像是大是小还是旋转后重叠，或者缩小/放大后再fitted。所有此类信息的产生是通过建立对应关系来实现的。这个过程称为registration。
对于匹配图像，可以使用opencv提供的FLANN或BFMatcher方法。我会写两个例子证明我们会得到相同的结果。两个示例都匹配两张照片中更相似的特征。当我们设置参数k = 2时，这样我们就要求knnMatcher为每个描述符给出2个最佳匹配。“matches”是列表的列表，其中每个子列表由“k”个对象组成。以下是Python代码：
FLANN匹配代码：
BFMatcher匹配代码：
通常在图像中，图像的许多地方可能存在许多特征。所以我们过滤掉所有的匹配来得到最好的。因此我们使用上面得到的前2个匹配项进行比值检验。如果下面定义的比值大于指定的比值，则考虑匹配。
现在我们定义在图像上绘制线条的参数，并给出输出以查看当我们在图像上找到所有匹配时的样子：
这是输出的匹配图像：
这部分完整Python代码：
因此，一旦我们获得了图像之间的最佳匹配，我们的下一步就是计算单应矩阵。如前所述，单应矩阵将与最佳匹配点一起使用，以估计两个图像内的相对方向变换。
在OpenCV中估计单应性是一项简单的任务，只需一行代码:
在开始编码拼接算法之前，我们需要交换图像输入。所以img_现在会取右图像img会取左图像。
那么让我们进入拼接编码:
因此，首先，我们将最小匹配条件count设置为10(由MIN_MATCH_COUNT定义)，并且只有在匹配良好的匹配超出所需匹配时才进行拼接。否则，只需显示一条消息，说明匹配不够。
因此，在if语句中，我们将关键点(从匹配列表)转换为findHomography()函数的参数。
只需在这段代码中讨论cv2.imshow（“original_image_overlapping.jpg”，img2），我们就会显示我们收到的图像重叠区域：
因此，一旦我们建立了单应性，我们需要扭曲视角，我们将以下单应矩阵应用于图像：
所以我们使用如下：
在上面两行Python代码中，我们从两个给定的图像中获取重叠区域。然后在“dst”中我们只接收到没有重叠的图像的右侧，因此在第二行代码中我们将左侧图像放置到最终图像。所以在这一点上我们完全拼接了图像：
剩下的就是去除图像的黑色，所以我们将编写以下代码来从所有图像边框中删除黑边：
这是我们调用修剪边界的最终定义函数，同时我们在屏幕上显示该图像。如果您愿意，也可以将其写入磁盘：
使用上面的Python代码，我们将首先收到原始图片：
这是完整的最终代码：
在本教程中，我们学习了如何使用OpenCV执行图像拼接和全景构造，并编写了最终的图像拼接代码。
我们的图像拼接算法需要四个主要步骤：检测关键点和提取局部不变描述符; 获得图像之间的匹配描述符; 应用RANSAC估计单应矩阵; 使用单应矩阵应用warping transformation。
当仅为两个图像构建全景图时，该算法在实践中工作良好。