拼接最终大小和偏移

Question

我正在用opencv和Python拼接。所有的工作都很好，除了一件事:我没有设法计算结果图片的确切最终大小。我的图像总是太大，而且我有黑色的边框。此外，偏移量似乎不正确，因为在图片合并的地方有一条黑线。

下面是我的函数：

    def calculate_size(size_image1, size_image2, homography):

      ## Calculate the size and offset of the stitched panorama.

      offset = abs((homography*(size_image2[0]-1,size_image2[1]-1,1))[0:2,2]) 
      print offset
      size   = (size_image1[1] + int(offset[0]), size_image1[0] + int(offset[1]))
      if (homography*(0,0,1))[0][1] > 0:
        offset[0] = 0
      if (homography*(0,0,1))[1][2] > 0:
        offset[1] = 0

      ## Update the homography to shift by the offset
      homography[0:2,2] +=  offset

      return (size, offset)


## 4. Combine images into a panorama. [4] --------------------------------
def merge_images(image1, image2, homography, size, offset, keypoints):

  ## Combine the two images into one.
  panorama = cv2.warpPerspective(image2,homography,size)
  (h1, w1) = image1.shape[:2]

  for h in range(h1):
    for w in range(w1):
        if image1[h][w][0] != 0 or image1[h][w][3] != 0 or image1[h][w][4] != 0:
            panorama[h+offset[1]][w + offset[0]] = image1[h][w]

  ## TODO: Draw the common feature keypoints.

  return panorama

我的结果是：

第一张图片：

​

第二张图片：

​

拼接后的图片：

​

我做错了什么？

Answer 1

if (homography*(0,0,1))[0][1] > 0:
    offset[0] = 0
if (homography*(0,0,1))[1][2] > 0:
    offset[1] = 0

你的代码是wrong.The right，如下所示：

if (homography*(0,0,1))[0][2] > 0:
    offset[0] = 0
if (homography*(0,0,1))[1][2] > 0:
    offset[1] = 0

Answer 2

嗯，我对Python了解不多，但基本上我遇到了一些问题。为了解决大小问题，我做了以下操作：

perspectiveTransform( obj_original_corners, scene_corners, homography);

在那之后，我只搜索了smallest_X，smallest_Y，biggest_X和biggest_Y这两张图片。

然后我在以下代码中使用了这些数字：

cv::warpPerspective(img_2,WarpedImage,homography,cv::Size(biggestX-smallestX,biggestY-smallestY));

因此，在这种情况下，新图像本身将具有适当的大小，即使第二个图像具有负x或负y。

此时此刻，我唯一还在与自己斗争的是如何将这种转变应用于warpPerspective，因为现在我的图像的一部分由于负数而被截断。

Answer 3

根据拼接，你所有的过程都是right.The结果，因为你的源图片。

for h in range(h1):
  for w in range(w1):
    if image1[h][w][0] != 0 or image1[h][w][3] != 0 or image1[h][w][4] != 0:
        panorama[h+offset[1]][w + offset[0]] = image1[h][w]

该操作只过滤像素，它的颜色是zero.In事实上，一些像素看起来像黑色，但它不是纯粹的黑色，非常接近黑色。所以这些黑像素似乎不会被你的程序过滤掉。