使用OpenCV和C++拼接输入图像(全景)

在计算机视觉中，全景图像是将多张图像拼接在一起得到的一张大图。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了用于图像处理和计算机视觉的各种功能。在本篇文章中，我们将探讨如何使用OpenCV和C++拼接输入图像以生成全景图像。

实现思路

实现全景图像的主要思路如下：

• 首先，我们需要找到输入图像之间的重叠区域，即两张图像中共同存在的区域。
• 然后，我们需要找到在两张图像中具有相同像素的点，即从图像A到图像B中的对应点。
• 接下来，我们可以使用透视变换将图像A中的像素点映射到全景图像中。
• 最后，我们需要将图像B映射到全景图像中，根据像素相加生成全景图像。

代码实现

步骤1：读取输入图像

在开始拼接图像之前，我们需要读取输入图像。我们可以使用OpenCV提供的imread函数来读取图像，代码如下所示：

Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_COLOR);
Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_COLOR);

步骤2：寻找重叠区域

我们需要找到输入图像中共同存在的区域。在OpenCV中，我们可以使用matchTemplate函数和minMaxLoc函数来寻找两张图像中的重叠区域，代码如下所示：

Mat result;
matchTemplate(img1, img2, result, TM_CCOEFF_NORMED);
double minval, maxval;
Point minloc, maxloc;
minMaxLoc(result, &minval, &maxval, &minloc, &maxloc);

步骤3：确定相同像素点

接下来，我们需要确定两张图像中具有相同像素的点。我们可以使用KNN匹配算法来寻找相同的像素点，代码如下所示：

Ptr<ORB> detector = ORB::create();
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
detector->detectAndCompute(img1, noArray(), keypoints1, descriptors1);
detector->detectAndCompute(img2, noArray(), keypoints2, descriptors2);
BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

步骤4：进行透视变换

找到相同像素点之后，我们需要进行透视变换。我们可以使用OpenCV提供的findHomography函数来计算透视矩阵，代码如下所示：

vector<Point2f> pts1, pts2;
for (int i=0; i<matches.size(); i++) {
    pts1.push_back(keypoints1[matches[i].queryIdx].pt);
    pts2.push_back(keypoints2[matches[i].trainIdx].pt);
}
Mat H = findHomography(pts1, pts2, RANSAC);

步骤5：将图像拼接起来

最后一步是将图像拼接起来，生成全景图像。我们可以使用OpenCV中的warpPerspective函数将图像A中的像素点映射到全景图像中，代码如下所示：

Mat panorama(img1.rows, img1.cols+img2.cols, CV_8UC3);
warpPerspective(img1, panorama, H, Size(img1.cols+img2.cols, img1.rows));
Mat roi(panorama, Rect(img1.cols, 0, img2.cols, img2.rows));
img2.copyTo(roi);

总结

使用OpenCV和C++拼接输入图像以生成全景图像的方法不难，但需要对图像处理和计算机视觉有一定的了解。希望本篇文章能对计算机视觉初学者有所帮助。