前言

本文将使用 OpenCV C++ 整合图片全景。 这两张图像目前使用 OpenCV 进行汇总, 可以大致分为两类 。
使用 API Stitcher 内置的 OpenCV, 崩溃 。
二. 应用地物识别技术,将两个地图中的类似位置相匹配,计算过渡矩阵,并最终改变其观点。

I. OpenCV的缝纫机

imageA

imageB

原始图示在图中显示。 此案例需要将上面显示的两张图像合并为一张图像。 首先, 您使用 OpenCV 提供的 Stitcher 拼写它。 然后您需要查找关于 Stitcher 唯一逻辑的信息 。

1.功能源码

2.效果

这是使用 OpenCV 内置的Stitcher 的结果。

二、图像全景拼接

1.特征检测

使用方法二汇编图像全景。

1. 特征鉴定方法用于提取两张照片的要点,然后对特征定性进行次比。我在此使用分区资源中心的计数,但也可以使用其他特征,如SIFT测试程序。

此图代表了使用 FLANN 算法进行亚匹配特征化的结果。 要计算这两个图像, 我们需要用与下面的单反应矩阵高度匹配的方式过滤重要点 。

2. 高匹配水平的关键点筛查

这是图像A忽略的关键元素 。

这是图像B忽略的关键元素 。

如上图所示,我们筛选了图像A和图像B共有的重要特征。 我们现在必须利用这两套点来构建这两张地图的单一反应矩阵。

2.计算单应性矩阵

3. 以压力为导向的波动矩阵是计算出来的。

3.透视变换

4. 图像A基于确定的单一反应矩阵的视觉转换

图像描述图像A的视觉修改效果。

4.图像拼接

基于上述情况,我们得到了一个视觉变形图像A,我们将简单地将其与图像B合并。

5.功能源码

6.效果

图表描述了最终的拼贴效果。

三、源码

总结

在这项工作中使用了以下主要步骤,以使用 OpenCV C++整合全景图片。
1. 定性算法用于提取两张照片的要点,然后进行次比对。
2. 高匹配水平的关键点筛查计算两幅图的单应性矩阵。
3. 生成的单一反应矩阵用于对其中一张照片进行视觉变化。
4. 视觉转换图像与另一图像相结合。