CSharp + OpenCvSharp实现医学图像拼接

基于网络上很多都是C++ 、Python实现的图像拼接，或者直接调用的Stitch函数进行的拼接，想着手动实现一个C#版本，具体思路如下：

实际拼接效果如下：

实现起来不是很难，但还是有许多可以优化的点，这些放在以后把。
下面展示一些 内联代码片。

/// <summary>/// 基于SIFT算法特征提取进行拼接/// </summary>/// <param name="sender"></param>        /// <param name="e"></param>private void btnSift_Click(object sender, EventArgs e){#region 读取图片//这一部分相对而言较为简单，读者按自己需求编写就可            #endregion//从这开始是正式流程/**   图像二值化，加快特征点检测速度*/Mat srcImgBgr2Gray = new Mat();Mat testImgBgr2Gray = new Mat();Cv2.CvtColor(srcImg, srcImgBgr2Gray,ColorConversionCodes.BGRA2GRAY);Cv2.CvtColor(testImg, testImgBgr2Gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);#region 创建 SIFT  //var MySift = OpenCvSharp.Features2D.SIFT.Create(400);var MySift = OpenCvSharp.XFeatures2D.SIFT.Create(2000);/**    特征点*/KeyPoint[] srcKeyPoints = MySift.Detect(srcImgBgr2Gray);KeyPoint[] testKeyPoints = MySift.Detect(testImgBgr2Gray);/**    描述子*/Mat srcDescriptors = new Mat();Mat testDescriptors = new Mat();/**    计算特征向量*/srcKeyPoints = MySift.Detect(srcImg);testKeyPoints = MySift.Detect(testImg);MySift.Compute(srcImgBgr2Gray, ref srcKeyPoints, srcDescriptors);MySift.Compute(testImgBgr2Gray, ref testKeyPoints, testDescriptors);#endregion#region 创建FLANN匹配器FlannBasedMatcher matcher = new FlannBasedMatcher();DMatch[] matches = matcher.Match(srcDescriptors, testDescriptors);#endregion#region 比率测试double max_dist = 0;double min_dist = 100;for (int i = 0; i < srcDescriptors.Rows; i++){double dist = matches[i].Distance;if (dist < 0.9 * min_dist){min_dist = dist;}if (dist > 0.9 * max_dist){max_dist = dist;}}            List<DMatch> good_matches = new List<DMatch>();for (int i = 0; i < srcDescriptors.Rows; i++){if (matches[i].Distance < 3 * min_dist){good_matches.Add(matches[i]);   }}if (good_matches.Count <= 0){MessageBox.Show("未匹配到特征点，无法进行拼接！\n请尝试手动拼接","提醒");return;}/**    绘制匹配点*/Mat img_matches = new Mat();Cv2.DrawMatches(srcImg, srcKeyPoints, testImg, testKeyPoints, good_matches, img_matches);/**   创建模板*/Mat srcImgTemp = new Mat();Cv2.CopyMakeBorder(srcImg, srcImgTemp, top, bottom, left, right, BorderTypes.Constant, 0);Mat testImgTemp = new Mat();            Cv2.CopyMakeBorder(testImg, testImgTemp, top, bottom, left, right, BorderTypes.Constant, 0); #endregion#region 透视变换List<Point2f> srcImgTransf = new List<Point2f>();List<Point2f> testImgTransf = new List<Point2f>();for (int i = 0; i < good_matches.Count; i++){srcImgTransf.Add(srcKeyPoints[good_matches[i].QueryIdx].Pt);testImgTransf.Add(testKeyPoints[good_matches[i].TrainIdx].Pt);}List<Point2d> srcImgPoints = srcImgTransf.ConvertAll(Point2fToPoint2d);List<Point2d> testImgPoints = testImgTransf.ConvertAll(Point2fToPoint2d);/**   单应性矩阵*/            Mat testImgWarp = new Mat();Mat M = Cv2.FindHomography(testImgPoints, srcImgPoints, HomographyMethods.Ransac, 5.0);OpenCvSharp.Size sizeTest = new OpenCvSharp.Size(testImg.Cols, testImg.Rows + 250);//CalcCorners(M, testImg);/**   透视变换*/                     Cv2.WarpPerspective(testImgTemp, testImgWarp, M, sizeTest, InterpolationFlags.WarpFillOutliers, BorderTypes.Constant, 0);           #endregion            #region 图像融合/**     ①图像融合*/int dstHeight = testImgWarp.Rows;int dstWidth = srcImg.Cols;Mat dst = new Mat(dstHeight, dstWidth, MatType.CV_8UC3);dst.SetTo(0);Rect rect = new Rect(0, 0, testImgWarp.Cols, testImgWarp.Rows);Mat dstTestImgWarp = new Mat(dst, rect);testImgWarp.CopyTo(dstTestImgWarp);Rect rectTestImg = new Rect(0, 0, srcImg.Cols, srcImg.Rows);Mat dstTestImg = new Mat(dst, rectTestImg);srcImg.CopyTo(dstTestImg);/**     ②黑边处理*///OptimizeSeam(srcImg, dstTestImgWarp,dst);#endregion/**   输出图像*/            Bitmap map = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(dst);pbStitchImg.Image = map;}

以上便是本次实现过程demo，期待和大家共同探讨。

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