イメージ・スティッチング

前準備

Python のインストール（Windows，Ubuntu 上）

Python 3.12 のインストール（Windows 上）

インストール済みの場合は実行不要。

管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）し、以下を実行する。管理者権限は、wingetの--scope machineオプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要である。

REM Python をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent
REM Python のパス設定
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
set "PYTHON_SCRIPTS_PATH=C:\Program Files\Python312\Scripts"
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_PATH%" /M >nul
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" /M >nul

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

AI エディタ Windsurf のインストール（Windows 上）

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。

管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）し、以下を実行して、Windsurfをシステム全体にインストールする。管理者権限は、wingetの--scope machineオプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要となる。

winget install --scope machine Codeium.Windsurf -e --silent

【関連する外部ページ】

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

Ubuntu のシステム Python

Python 用 opencv-python, numpy のインストール

Windows でのインストール

1. Windows で，管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）。
2. インストールの実行

   次のコマンドは，旧バージョンのものを削除し，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__}')"」はインストールできたかの確認のため，バージョンを表示している．

   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__}')"
   

Ubuntu でのインストール

1. インストールの実行

   次のコマンドは，Python 用 opencv-python のインストールを行う． 「python3 -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"」はインストールできたかの確認のため，バージョンを表示している．

   sudo apt install -y python3-opencv python3-numpy
   python3 -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"
   

前準備

curl のインストール

• Windows での curl の使用: curl は，Windows 10, 11 の標準機能にあるので，インストールの必要はない．
• Ubuntu での curl のインストール

  # パッケージリストの情報を更新
  sudo apt update
  sudo apt -y install curl
  

ここで説明のためにサンプルとして使用する画像

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

画像のダウンロード

curl コマンドを用いてダウンロードできる．あるいは Web ブラウザでもダウンロードできる．

Ubuntu, RaspberryPi のときは，「sudo mkdir /usr/local/image; cd /usr/local/image/」

cd %LOCALAPPDATA%
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

イメージスティッチングを行ってみる

1. Windows, Ubuntu, RaspberryPi の場合

   Jupyter Qt Consoleを起動

   jupyter qtconsole
   

2. Python プログラムの実行
   Ubuntu, RaspberryPi のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="/usr/local/image/"」のように書き換える． Google Colaboratory のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を，「IMROOT="./"」のように書き換える．

   import os
   import cv2
   %matplotlib inline
   import matplotlib.pyplot as plt
   import warnings
   warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
   
   IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
   image_names = [IMROOT + "boat1.jpg", IMROOT + "boat2.jpg", IMROOT + "boat3.jpg", IMROOT + "boat4.jpg", IMROOT + "boat5.jpg", IMROOT + "boat6.jpg"]
   images = []
   for i in image_names: 
       img = cv2.imread(i)
       images.append(img)
   
   stitcher = cv2.Stitcher.create()
   all = stitcher.stitch(images)
   
   plt.style.use('default')
   plt.imshow(cv2.cvtColor(all[1], cv2.COLOR_BGR2RGB))
   plt.show()