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本文转载自OpenCV学堂,主要介绍图像拼接Stitch模块算法流程与代码使用介绍

拼接算法

OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接,该模块通过简单的高级API设置,可以获得比较好的图像拼接效果,OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher,只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。

Ptr stitcher = Stitcher::create(mode);Stitcher::Status status = stitcher->stitch(imgs, pano);

其中第一行代码是创建拼接Stitcher的指针,第二行代码是调用拼接算法,

  • imgs表示的输入参数,是一系列Mat对象的vector。

  • pano表示的输出结果,是拼接之后的Mat对象

官方的例子得到效果是非常的好,输入的images如下:

拼接结果如下:

但是很多人按照官方的例子开始拼接自己的图像,就是各种掉坑,各种拼接都不出结果,想跟跟上面一样简单的调用两句代码完成几乎是个梦,其实这个API里面有很多参数设置,这个在官方的演示当中都没有详细交代,stitching拼接算法 流程图示如下:

可见图像拼接是一个很复杂的算法,是由一系列的基础算法构成,这些基础算法如果你不是很了解,其实很难实现自己的图像拼接,这其中影响拼接算法stitch工作最常见几个算法子模块为:

  • 特征发现与描述子
    常见的特征可以选择SIFT、SURF、AKAZE、ORB等特征算子进行匹配

  • 相机参数
    不同的相机参数与设置会导致不同的结果

  • 融合方式(blender)
    不同的融合方式,也会导致不同结果

  • 各种阈值设置,特别是config threshold,如果无法特征匹配,记得把这个阈值调小点

其它参数可以如何设置可以参考OpenCV的官方文档,总之无法拼接就去调参数,一般最后都会拼接成功,此外该算法速度比较慢,但是支持GPU执行,所以想要实时的可以尝试如何GPU下执行,我这里没有尝试 ,谁尝试过的可以留言分享,我负责置顶。

代码演示

另外在拼接的时候可以设置不同warper,这样会对拼接之后的图像生成不同效果,常见的效果包括

  • 鱼眼相机

  • 环视(平面曲翘)

  • 默认

图示分别如下:

演示代码如下:

#include #include 

using namespace cv;using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {    vector<string> files;    glob("D:/images/zsxq/1", files);    vector images;for (int i = 0; i         printf("image file : %s \n", files[i].c_str());        images.push_back(imread(files[i]));    }// 设置拼接模式与参数    Mat result1, result2, result3;    Stitcher::Mode mode = Stitcher::PANORAMA;    Ptr stitcher = Stitcher::create(mode);// 拼接方式-多通道融合auto blender = detail::Blender::createDefault(detail::Blender::MULTI_BAND);    stitcher->setBlender(blender);// 拼接    Stitcher::Status status = stitcher->stitch(images, result1);// 平面曲翘拼接auto plane_warper = makePtr<:planewarper>();    stitcher->setWarper(plane_warper);    status = stitcher->stitch(images, result2);// 鱼眼拼接auto fisheye_warper = makePtr<:fisheyewarper>();    stitcher->setWarper(fisheye_warper);    status = stitcher->stitch(images, result3);// 检查返回if (status != Stitcher::OK)    {cout <"Can't stitch images, error code = " <int(status) <endl;return EXIT_FAILURE;    }    imwrite("D:/result1.png", result1);    imwrite("D:/result2.png", result2);    imwrite("D:/result3.png", result3);    waitKey(0);return 0;}

注意:一起运行速度比较慢!是真的比较慢!

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