iOS & OpenCV:图像配准/对齐

Question

我正在做一个合并多个图像的项目，类似于iOS中的HDR。我已经成功地通过相机获得了3张不同曝光的图像，现在我想对齐它们，因为在拍摄过程中，一个人的手必须摇动，导致所有3幅图像的排列略有不同。

我已经导入了OpenCV框架，并且一直在探索OpenCV中的函数来对齐/注册图像，但是什么也没有发现。实际上，OpenCV中有一个函数可以实现这一点吗？如果没有，还有其他选择吗？

谢谢!

Answer 1

没有一个像对齐这样的函数，您需要自己去做/实现它，或者找到一个已经实现的函数。

这里有一个解决办法。

您需要从所有三个图像中提取关键点，并尝试匹配它们。确保您的关键点提取技术是不变的光照变化，因为所有的强度值不同，因为不同的曝光。你需要匹配你的关键点，找出一些差距。然后，您可以使用视差对齐您的图像。

请记住，这个答案非常肤浅，首先您需要对keypoint/描述符提取和keypoint/描述符匹配进行一些研究。

祝好运!

Answer 2

在findTransformECC. 3.0中，您可以使用OpenCV我从ECC图像对齐中复制了这个LearnOpenCV.com代码，其中解决了一个非常类似的颜色通道对齐问题。文章还包含Python中的代码。希望这能有所帮助。

// Read the images to be aligned
Mat im1 = imread("images/image1.jpg");
Mat im2 = imread("images/image2.jpg");

// Convert images to gray scale;
Mat im1_gray, im2_gray;
cvtColor(im1, im1_gray, CV_BGR2GRAY);
cvtColor(im2, im2_gray, CV_BGR2GRAY);

// Define the motion model
const int warp_mode = MOTION_EUCLIDEAN;

// Set a 2x3 or 3x3 warp matrix depending on the motion model.
Mat warp_matrix;

// Initialize the matrix to identity
if ( warp_mode == MOTION_HOMOGRAPHY )
   warp_matrix = Mat::eye(3, 3, CV_32F);
else
    warp_matrix = Mat::eye(2, 3, CV_32F);

// Specify the number of iterations.
int number_of_iterations = 5000;

// Specify the threshold of the increment
// in the correlation coefficient between two iterations
double termination_eps = 1e-10;

// Define termination criteria
TermCriteria criteria (TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS,   number_of_iterations, termination_eps);

// Run the ECC algorithm. The results are stored in warp_matrix.
findTransformECC(
             im1_gray,
             im2_gray,
             warp_matrix,
             warp_mode,
             criteria
          );

// Storage for warped image.
Mat im2_aligned;

if (warp_mode != MOTION_HOMOGRAPHY)
    // Use warpAffine for Translation, Euclidean and Affine
    warpAffine(im2, im2_aligned, warp_matrix, im1.size(), INTER_LINEAR + WARP_INVERSE_MAP);
else
    // Use warpPerspective for Homography
    warpPerspective (im2, im2_aligned, warp_matrix, im1.size(),INTER_LINEAR + WARP_INVERSE_MAP);

// Show final result
imshow("Image 1", im1);
imshow("Image 2", im2);
imshow("Image 2 Aligned", im2_aligned);
waitKey(0);