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【OpenCV 例程300篇】10. 图像的拼接（np.hstack）

用 Numpy 的数组堆叠方法可以进行图像的拼接，操作简单方便。

方法说明：

retval = numpy.hstack((img1, img2, …)) # 水平拼接
retval = numpy.vstack((img1, img2, …)) # 垂直拼接

• np.hstack() 按水平方向（列顺序）拼接 2个或多个图像，图像的高度（数组的行）必须相同。
• np.vstack() 按垂直方向（行顺序）拼接 2个或多个图像，图像的宽度（数组的列）必须相同。
• 综合使用 np.hstack() 和 np.vstack() 函数，可以实现图像的矩阵拼接。
• np.hstack() 和 np.vstack() 只是简单地将几张图像直接堆叠而连成一张图像，并未对图像进行特征提取和边缘处理，因而并不能实现图像的全景拼接。

参数说明：

• img1, img2, …：拼接前的图像，nparray 多维数组
• 返回值 retval：拼接后的图像，nparray 多维数组

基本例程：

    # 1.18 图像拼接img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)img2 = cv2.imread("../images/logoCV.png")  # 读取彩色图像(BGR)img1 = cv2.resize(img1, (400, 400))img2 = cv2.resize(img2, (300, 400))img3 = cv2.resize(img2, (400, 300))imgStackH = np.hstack((img1, img2))  # 高度相同图像可以横向水平拼接imgStackV = np.vstack((img1, img3))  # 宽度相同图像可以纵向垂直拼接print("Horizontal stack:\nShape of img1, img2 and imgStackH: ", img1.shape, img2.shape, imgStackH.shape)print("Vertical stack:\nShape of img1, img3 and imgStackV: ", img1.shape, img3.shape, imgStackV.shape)cv2.imshow("DemoStackH", imgStackH)  # 在窗口显示图像 imgStackHcv2.imshow("DemoStackV", imgStackV)  # 在窗口显示图像 imgStackVkey = cv2.waitKey(0)  # 等待按键命令

本例程的运行结果如下：

Horizontal stack:
Shape of img1, img2 and imgStackH:  (400, 400, 3) (400, 300, 3) (400, 700, 3)
Vertical stack:
Shape of img1, img3 and imgStackV:  (400, 400, 3) (300, 400, 3) (700, 400, 3)

（本节完）

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【第1章：图像的基本操作】
06. 像素的编辑（img.itemset）
07. 图像的创建（np.zeros）
08. 图像的复制（np.copy）
09. 图像的裁剪（cv2.selectROI）
10. 图像的拼接（np.hstack）

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