OpenCV -图像拼接

Question

我正在使用以下代码来缝合输入图像。由于未知的原因，输出结果是垃圾！看起来单应矩阵是错误的(或被错误地影响)，因为转换后的图像就像一个“被利用的星”！我已经评论了我猜是问题的根源，但我不能意识到这一点。任何帮助或要点都是有价值的！

祝你今天愉快，艾丽

void Stitch2Image(IplImage *mImage1, IplImage *mImage2) 
{ 

    // Convert input images to gray 
    IplImage* gray1 = cvCreateImage(cvSize(mImage1->width, mImage1->height), 8, 1); 

    cvCvtColor(mImage1, gray1, CV_BGR2GRAY); 
    IplImage* gray2 = cvCreateImage(cvSize(mImage2->width, mImage2->height), 8, 1); 

    cvCvtColor(mImage2, gray2, CV_BGR2GRAY); 
    // Convert gray images to Mat 
    Mat img1(gray1); 
    Mat img2(gray2); 
    // Detect FAST keypoints and BRIEF features in the first image 
    FastFeatureDetector detector(50); 
    BriefDescriptorExtractor descriptorExtractor; 
    BruteForceMatcher<L1<uchar> > descriptorMatcher; 
    vector<KeyPoint> keypoints1; 
    detector.detect( img1, keypoints1 ); 
    Mat descriptors1; 
    descriptorExtractor.compute( img1, keypoints1, descriptors1 );

/* Detect FAST keypoints and BRIEF features in the second image*/


    vector<KeyPoint> keypoints2; 
    detector.detect( img1, keypoints2 ); 
    Mat descriptors2; 
    descriptorExtractor.compute( img2, keypoints2, descriptors2 ); 
    vector<DMatch> matches; 
    descriptorMatcher.match(descriptors1, descriptors2, matches); 
    if (matches.size()==0) 
            return; 
    vector<Point2f> points1, points2; 
    for(size_t q = 0; q < matches.size(); q++) 
    { 
            points1.push_back(keypoints1[matches[q].queryIdx].pt); 
            points2.push_back(keypoints2[matches[q].trainIdx].pt); 
    } 
    // Create the result image 
    result = cvCreateImage(cvSize(mImage2->width * 2, mImage2->height), 8, 3); 
    cvZero(result); 

   // Copy the second image in the result image 

    cvSetImageROI(result, cvRect(mImage2->width, 0, mImage2->width, mImage2->height)); 
    cvCopy(mImage2, result); 
    cvResetImageROI(result); 

  // Create warp image 
    IplImage* warpImage = cvCloneImage(result); 
    cvZero(warpImage); 

  /************************** Is there anything wrong here!? *******************/ 
   // Find homography matrix 
    Mat H = findHomography(Mat(points1), Mat(points2), 8, 3.0); 
    CvMat HH = H; // Is this line converted correctly? 
   // Transform warp image 
    cvWarpPerspective(mImage1, warpImage, &HH); 
  // Blend 
    blend(result, warpImage);
  /*******************************************************************************/ 

    cvReleaseImage(&gray1); 
    cvReleaseImage(&gray2); 
    cvReleaseImage(&warpImage); 
}

Answer 1

这是我建议你尝试的，按如下顺序进行：

1)对单应性使用CV_RANSAC选项。参考http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/calib3d_camera_calibration_and_3d_reconstruction.html

2)尝试其他描述符，特别是OpenCV附带的SIFT或SURF。对于某些图像，快速或简短的描述符不足以区分。编辑(8月12日)：基于简要的ORB描述符，非常好并且很快！

3)尝试查看单应性矩阵(在调试模式下逐步执行或打印)，并查看其是否一致。

4)如果上面没有给你一个线索，试着看看形成的匹配。它是否将一个图像中的一个点与另一个图像中的多个点进行匹配？如果是这样，那么问题应该再次出现在描述符或检测器上。

我的直觉是它是描述符(所以1)或2)应该修复它)。

Answer 2

在BruteForceMatcher中也切换到Hamming距离而不是L1距离。简要描述符应使用汉明距离进行比较。

Answer 3

你的单应性，可能是基于错误的匹配而计算出来的，因此表示错误的对齐。我建议通过额外检查矩阵的行之间的相互依赖性来确定矩阵的路径。

您可以使用以下代码：

bool cvExtCheckTransformValid(const Mat& T){

    // Check the shape of the matrix
    if (T.empty())
       return false;
    if (T.rows != 3)
       return false;
    if (T.cols != 3)
       return false;

    // Check for linear dependency.
    Mat tmp;
    T.row(0).copyTo(tmp);
    tmp /= T.row(1);
    Scalar mean;
    Scalar stddev;
    meanStdDev(tmp,mean,stddev);
    double X = abs(stddev[0]/mean[0]);
    printf("std of H:%g\n",X);
    if (X < 0.8)
       return false;

    return true;    
}