几百G照片如何快速拼接

Question

你好 多张原始数据照片，每个最小10多G大小，如何快速加载拼接 希望给点思路 非常感谢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

处理几百GB的照片并进行快速拼接确实是一个挑战性的任务，但可以通过一些技术手段来优化这个过程。这里我将提供一种可能的策略，主要基于C++和OpenCV库来实现。首先确保已经安装了OpenCV（https://opencv.org/）。

步骤一：分块读取大图片 由于单个图片文件过大，我们可以将其分割成多个小块进行处理。可以创建一个函数，该函数接受大图像的路径、输出块的尺寸以及块的数量作为参数，并返回一个包含所有块的向量。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>

std::vector<cv::Mat> splitLargeImage(const std::string& imagePath, cv::Size blockSize, int blockCount) {
    cv::Mat image = cv::imread(imagePath);
    if (image.empty()) {
        throw std::runtime_error("Failed to load image");
    }

    int rows = image.rows / blockCount;
    int cols = image.cols / blockCount;

    std::vector<cv::Mat> blocks;
    for (int i = 0; i < blockCount; ++i) {
        for (int j = 0; j < blockCount; ++j) {
            cv::Rect roi(j * cols, i * rows, cols, rows);
            cv::Mat block = image(roi);
            blocks.push_back(block);
        }
    }

    return blocks;
}

步骤二：拼接小块 接下来，定义一个函数来拼接这些小块。这一步骤可以通过遍历小块列表并将它们水平或垂直地连接起来完成。

cv::Mat mergeBlocks(const std::vector<cv::Mat>& blocks, bool horizontalMerge) {
    int numCols = static_cast<int>(blocks.size());
    int numRows = 1;
    int totalWidth = 0, totalHeight = 0;

    // Calculate dimensions of the final merged image
    for (const auto& block : blocks) {
        totalWidth += block.cols;
        if (block.rows > totalHeight) {
            totalHeight = block.rows;
        }
        numRows++;
    }

    cv::Mat result(totalHeight, totalWidth, blocks[0].type());

    int x_offset = 0;
    for (const auto& block : blocks) {
        cv::Mat roi(result, cv::Rect(x_offset, 0, block.cols, block.rows));
        block.copyTo(roi);

        if (!horizontalMerge) {
            x_offset = 0;
            y_offset += block.rows;
        } else {
            x_offset += block.cols;
        }
    }

    return result;
}

步骤三：主程序 在主程序中调用这两个函数，并处理所有的大图片。

#include <iostream>
#include <filesystem>

void processImages(const std::vector<std::string>& imagePaths, cv::Size blockSize, int blockCount, bool horizontalMerge) {
    for (const auto& imagePath : imagePaths) {
        try {
            std::vector<cv::Mat> blocks = splitLargeImage(imagePath, blockSize, blockCount);
            cv::Mat merged = mergeBlocks(blocks, horizontalMerge);
            std::string outputFilePath = "merged_" + std::to_string(imagePaths.size()) + "_" + std::to_string(imagePaths.begin()->find_last_of("/\\") + 1) + ".png";
            cv::imwrite(outputFilePath, merged);
            std::cout << "Merged image saved as: " << outputFilePath << std::endl;
        } catch (const std::exception& e) {
            std::cerr << "Error processing image: " << imagePath << ", error: " << e.what() << std::endl;
        }
    }
}

int main() {
    std::vector<std::string> imagePaths = {"path/to/image1.jpg", "path/to/image2.jpg", ...}; // Add all your image paths here
    cv::Size blockSize(1024, 1024); // Adjust block size according to your needs
    int blockCount = 64; // Adjust block count accordingly
    bool horizontalMerge = true; // Set to false for vertical merge

    processImages(imagePaths, blockSize, blockCount, horizontalMerge);

    return 0;
}

注意：

1. 这种方法适用于相同分辨率的大图片。如果你的图片分辨率不同，你需要在splitLargeImage函数中计算合适的行数和列数。
2. 为了提高效率，你还可以考虑使用多线程来处理不同的图片块。
3. 硬盘I/O可能是瓶颈，因此使用SSD或更快的存储设备会有所帮助。
4. 考虑到内存限制，可能需要进一步调整块大小和数量，以适应你的硬件配置。

以上代码只是一个基本示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行优化。