图像拼接

在本笔记本中，我们将演示如何拼接图像。当图像以[重叠的]瓦片方式获取时，通常需要进行拼接。垂直或水平组合这些瓦片称为拼接。

from skimage.io import imread
import stackview
import matplotlib.pyplot as plt
import pyclesperanto_prototype as cle
import numpy as np

获取图像后，你通常会知道图像重叠的程度。这里我们假设重叠是以像素数给出的。如果你只知道重叠的百分比，你需要将百分比乘以图像大小（宽度或高度）来计算这个数字。

num_overlap_pixels = 40

image1 = imread("../../data/blobs_stitching1_overlap40.tif")
image2 = imread("../../data/blobs_stitching2_overlap40.tif")
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
stackview.imshow(image1, plot=ax[0])
stackview.imshow(image2, plot=ax[1])

请注意，这些图像包含一些重叠的像素。如果我们只是将图像并排组合，我们会看到这些像素出现两次。

cle.combine_horizontally(image1, image2)

cle._ image shape (254, 296) dtype float32 size 293.7 kB min 8.0 max 248.0

Pyclesperanto允许拼接带有重叠的图像。重叠区域将进行线性混合。

cle.stitch_horizontally_linear_blending(image1, image2, num_pixels_overlap=num_overlap_pixels)

cle._ image shape (254, 256) dtype float32 size 254.0 kB min 8.0 max 248.00002

为了演示线性混合是如何工作的，我们创建两个合成图像。首先我们按上面所示的方式组合它们。

syn_image1 = np.ones((100, 100))
syn_image2 = np.ones((100, 100)) * 2

cle.combine_horizontally(syn_image1, syn_image2)

cle._ image shape (100, 200) dtype float32 size 78.1 kB min 1.0 max 2.0

然后我们使用线性混合拼接图像。

cle.stitch_horizontally_linear_blending(syn_image1, syn_image2, num_pixels_overlap=30)

cle._ image shape (100, 170) dtype float32 size 66.4 kB min 1.0 max 2.0

注意：计算最佳重叠图像的配准参数目前在pyclesperanto中还不支持。