PLC论坛-全力打造可编程控制器专业技术论坛

 找回密码
 注册哦

QQ登录

只需一步,快速开始

微信扫码登录

查看: 27117|回复: 0

OpenCV 实现多张图像拼接

[复制链接]
发表于 2024-1-10 10:12:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我

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 = 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 <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    vector<string> files;
    glob("D:/images/zsxq/1", files);
    vector<Mat> images;
    for (int i = 0; i < files.size(); i++) {
        printf("image file : %s \n", files.c_str());
        images.push_back(imread(files));
    }

    // 设置拼接模式与参数
    Mat result1, result2, result3;
    Stitcher::Mode mode = Stitcher::PANORAMA;
    Ptr<Stitcher> 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<cv::PlaneWarper>();
    stitcher->setWarper(plane_warper);
    status = stitcher->stitch(images, result2);

    // 鱼眼拼接
    auto fisheye_warper = makePtr<cv::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!



博观而约取
厚积而薄发

推荐阅读

汇总 | 深度学习中图像语义分割基准数据集详解

Opencv+TF-Slim实现图像分类及深度特征提取

如何编译OpenCV4.1.0支持OpenVINO推断引擎加速支持

干货 | 英特尔神经网络计算棒实现对象检测加速推理

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?注册哦

x
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册哦

本版积分规则

QQ|小黑屋|手机版|Archiver|PLC技术网-PLC论坛 ( 粤ICP备17165530号 )|网站地图

GMT+8, 2024-9-19 09:14 , Processed in 0.046607 second(s), 26 queries .

快速回复 返回顶部 返回列表