イメージスティッチング

1. エグゼクティブサマリー

OpenCV のスティッチング API（cv2.Stitcher クラス）を用いて，複数の画像から1枚のパノラマ画像を合成する「イメージスティッチング」の手順を説明する。Python と OpenCV を組み合わせ，サンプル画像（boat1.jpg〜boat6.jpg）に対してスティッチングを実行し，結果を Matplotlib で表示する。

【サイト内の OpenCV 関連ページ】

OpenCV について [PDF] , [パワーポイント]
OpenCV のインストール，画像表示を行う C++ プログラムの実行手順: 別ページ »で説明
OpenCV と Python を活用した画像・ビデオ処理プログラム: 別ページ »にまとめ
OpenCV 4 の C/C++ プログラム: 別ページ »にまとめている．

【OpenCV の公式情報】

OpenCV の公式ページ: https://opencv.org
GitHub の OpenCV のページ: https://github.com/opencv/opencv/releases

2. 前準備（必要ソフトウェアの入手）

ここでは、最低限の事前準備について説明する。機械学習や深層学習を行う場合は、NVIDIA CUDA、Visual Studio、Cursorなどを追加でインストールすると便利である。これらについては別ページ https://www.kkaneko.jp/cc/dev/aiassist.htmlで詳しく解説しているので、必要に応じて参照してください。

Python 3.12 のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。

方法1：winget によるインストール

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_pip=1 Include_test=0 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1"

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

方法2：インストーラーによるインストール

Python 公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
ダウンロードしたインストーラーを実行する。
初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

AIエディタ Windsurf のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

Pythonプログラムの編集・実行には、AIエディタの利用を推奨する。ここでは、Windsurfのインストールを説明する。Windsurf がインストール済みの場合、この手順は不要である。

winget install --scope machine --id Codeium.Windsurf -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/SP- /SUPPRESSMSGBOXES /NORESTART /CLOSEAPPLICATIONS /DIR=""C:\Program Files\Windsurf"" /MERGETASKS=!runcode,addtopath,associatewithfiles,!desktopicon"
powershell -Command "$env:Path=[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine')+';'+[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','User'); windsurf --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja --force; windsurf --install-extension ms-python.python --force; windsurf --install-extension Codeium.windsurfPyright --force"

【関連する外部ページ】

Windsurf の公式ページ: https://windsurf.com/

opencv-python，opencv-contrib-python，numpy のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

次のコマンドは，旧バージョンを削除し，Python 用 opencv-python のインストールを行う。「python -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"」はバージョン確認用のコマンドである。

python -m pip uninstall -y opencv-python
python -m pip uninstall -y opencv-python-headless
python -m pip uninstall -y opencv-contrib-python
python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python numpy
python -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"

3. 実行のための準備とその確認手順（Windows 前提）

3.1 プログラムファイルの準備

第5章のソースコードをテキストエディタ（メモ帳，Windsurf 等）に貼り付け，stitch.py として保存する（文字コード：UTF-8）。

3.2 実行コマンド

コマンドプロンプトでファイルの保存先ディレクトリに移動し，以下を実行する。

python stitch.py

3.3 動作確認チェックリスト

確認項目	期待される結果
サンプル画像の存在	boat1.jpg〜boat6.jpg がユーザーのホームディレクトリに存在する
プログラム実行後	スティッチングされたパノラマ画像が Matplotlib のウィンドウに表示される
表示されたパノラマ画像	6枚の画像が1枚に合成され，タイトル「Stitched Panorama」が表示される
軸の表示	画像表示領域に座標軸の目盛りが表示されない（`plt.axis('off')` による）

4. 概要・使い方・実行上の注意

サンプル画像

本記事で使用するサンプル画像は，OpenCV の公式リポジトリで提供されているスティッチング用テストデータである。

https://github.com/opencv/opencv_extra/tree/4.x/testdata/stitching

画像のダウンロード

curl コマンドまたは Web ブラウザでダウンロードできる。

cd /d c:%HOMEPATH%
curl -L https://github.com/opencv/opencv_extra/raw/4.x/testdata/stitching/boat1.jpg?raw=true -o boat1.jpg
curl -L https://github.com/opencv/opencv_extra/raw/4.x/testdata/stitching/boat2.jpg?raw=true -o boat2.jpg
curl -L https://github.com/opencv/opencv_extra/raw/4.x/testdata/stitching/boat3.jpg?raw=true -o boat3.jpg
curl -L https://github.com/opencv/opencv_extra/raw/4.x/testdata/stitching/boat4.jpg?raw=true -o boat4.jpg
curl -L https://github.com/opencv/opencv_extra/raw/4.x/testdata/stitching/boat5.jpg?raw=true -o boat5.jpg
curl -L https://github.com/opencv/opencv_extra/raw/4.x/testdata/stitching/boat6.jpg?raw=true -o boat6.jpg

プログラムの動作

本プログラムは，cv2.Stitcher.create() で Stitcher オブジェクトを生成し，stitch() メソッドに画像リストを渡してパノラマ画像を合成する。合成結果は cv2.cvtColor() で BGR から RGB に変換し，Matplotlib の plt.imshow() で表示する。

画像パスの設定

Google Colaboratory のときは，「IMROOT=os.path.expanduser('~') + '/'」の行を，「IMROOT="./"」のように書き換える。

実行結果

スティッチングが正常に完了すると，以下のようなパノラマ画像が表示される。ソースコードは第5章に掲載している。

5. ソースコード

以下は，6枚のサンプル画像を読み込み，イメージスティッチングを実行してパノラマ画像を表示する Python プログラムである。実行環境に応じて IMROOT の値を変更すること（第4章「画像パスの設定」を参照）。

import os
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

IMROOT = os.path.expanduser('~') + '/'
image_names = [IMROOT + f"boat{i}.jpg" for i in range(1, 7)]
images = [cv2.imread(name) for name in image_names]

stitcher = cv2.Stitcher.create()
status, pano = stitcher.stitch(images)

plt.style.use('default')
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.imshow(cv2.cvtColor(pano, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.title('Stitched Panorama')
plt.show()

6. まとめ

イメージスティッチング

イメージスティッチングは，複数の画像から1枚のパノラマ画像を合成する技術である。本記事では OpenCV の cv2.Stitcher クラスを用いて，6枚のサンプル画像からパノラマ画像を生成した。

OpenCV の高水準スティッチング API

cv2.Stitcher.create() で Stitcher オブジェクトを生成し，stitch() メソッドに画像リストを渡すことで，特徴点の検出・マッチング・変換推定・合成までの一連の処理を実行できる。

サンプル画像の取得

OpenCV の公式リポジトリ（opencv_extra）にスティッチング用テストデータが提供されており，curl コマンドまたは Web ブラウザでダウンロードできる。

画像パスの設定

Windows では os.path.expanduser('~') でユーザーのホームディレクトリを取得する。Google Colaboratory では ./ に書き換える。

結果の表示

合成されたパノラマ画像は cv2.cvtColor() で BGR から RGB に変換し，Matplotlib の plt.imshow() で表示する。plt.axis('off') により座標軸を非表示にしている。