Digital-Visual-Effects---Image-Stitching

code:

1. image_stitching_harris.py
2. image_stitching_sift.py
3. sift_impl.py
4. sift_visualizeUI.py
5. harris_visualizeUI.py

pip install opencv-python numpy matplotlib PyQt5

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1. image_stitching_harris.py

Dependencies：

• opencv-python
• numpy
• math
• time
• （標準Python內建 os）

安裝指令：

pip install opencv-python numpy

Run Code：

python image_stitching_harris.py

程式啟動後會要求輸入圖片資料夾路徑及結束前要求輸入裁切邊界大小，圖片資料夾內應有一個 pano.txt(由 autostitch 生成)，裡面寫每張圖片路徑和焦距。 執行範例如下：

C:\Users\853uj\anaconda3\python.exe C:\Users\853uj\PyCharmProject\DVE_HW2\image_stitching_harris.py 
請輸入圖片資料夾位置 (預設為 .) ：C:\Users\853uj\PyCharmProject\DVE_HW2\out
請輸入 pano.txt 檔案路徑 (在圖片資料夾內可直接按enter)：
已從 pano.txt 讀取 2 張影像路徑及其焦距。
圓柱投影完成，總共 2 張影像。
Timer: 0.59 秒 讀取影像、圓柱投影
拼接中：第 1 / 1 張...
Timer: 0.74 秒 Harris角點 + RANSAC 完成
實際拼接：第 1 / 1 張...
請輸入裁切邊界 (預設 15)：30
全景拼接完成，輸出：C:\Users\853uj\PyCharmProject\DVE_HW2\out/panoroma_harris.jpg
總共花費 4.32 秒

Process finished with exit code 0

裁切邊界大小建議

• out = 30
• parrington = 15
• grail = 17

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2. image_stitching_sift.py

Dependencies：

• opencv-python
• numpy
• math
• time
• 自製模組：sift_impl.py
• （標準Python內建 os）

安裝指令：

pip install opencv-python numpy

Run Code：

python image_stitching_sift.py

同樣，啟動後會問你圖片資料夾位置，要有 pano.txt，結束前會問你裁切邊界大小，可參考以下範例。

C:\Users\853uj\anaconda3\python.exe C:\Users\853uj\PyCharmProject\DVE_HW2\image_stitching_sift.py 
請輸入圖片資料夾位置 (預設為 .) ：C:\Users\853uj\PyCharmProject\DVE_HW2\out
請輸入 pano.txt 檔案路徑 (若同資料夾僅輸入檔名)：
已從 pano.txt 讀取 2 張影像路徑及其焦距。
圓柱投影完成，總共 2 張影像。
Timer: 0.60 秒 讀取影像、圓柱投影、計算drift
拼接中：第 1 / 1 張...
Timer: 50.70 秒 SIFT運算
實際拼接：第 1 / 1 張...
請輸入裁切邊界 (預設 15)：30
全景拼接完成，輸出：C:\Users\853uj\PyCharmProject\DVE_HW2\out/panoroma_sift.jpg
總共花費 85.18 秒

Process finished with exit code 0

裁切邊界大小建議

• out = 30
• parrington = 15
• grail = 17

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3. sift_impl.py

（功能模組，無需執行）

Dependencies：

• opencv-python
• numpy
• （標準Python內建 functools）

安裝指令：

pip install opencv-python numpy

「 image_stitching_sift.py 和 sift_visualizeUI.py 會使用到 」

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4. sift_visualizeUI.py

Dependencies：

• opencv-python
• numpy
• matplotlib
• PyQt5
• 自製模組：sift_impl.py

安裝指令：

pip install opencv-python numpy matplotlib PyQt5

Run Code：

python sift_visualizeUI.py

執行後會打開一個 PyQt 視窗介面，讓你可視化：

• 基底影像
• 高斯金字塔
• DoG 金字塔
• 特徵點分布
• 描述子向量
• 特徵匹配結果

預設使用 parrington/prtn00.jpg, prtn01.jpg 做示例

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5. harris_visualizeUI.py

Dependencies：

• opencv-python
• numpy
• PyQt5

安裝指令：

pip install opencv-python numpy PyQt5

Run Code：

python harris_visualizeUI.py

執行後會打開一個 PyQt 視窗介面，讓你可視化：Harris 特徵匹配

可選擇輸入你想匹配的圖片

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總整理

程式	主要功能	需安裝套件	是否直接執行
image_stitching_harris.py	Harris 拼接影像	opencv-python, numpy	✅
image_stitching_sift.py	SIFT 拼接影像	opencv-python, numpy	✅
sift_impl.py	SIFT 演算法模組	opencv-python, numpy	⛔
sift_visualizeUI.py	SIFT 流程可視化介面	opencv-python, numpy, matplotlib, PyQt5	✅
harris_visualizeUI.py	Harris特徵匹配可視化介面	opencv-python, numpy, PyQt5	✅

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