实战 | OpenCV 实现多张图像拼接

2019 年 9 月 20 日 计算机视觉life

点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”

快速获得最新干货

本文转载自OpenCV学堂，主要介绍图像拼接Stitch模块算法流程与代码使用介绍

拼接算法

OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。

Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode);
Stitcher::Status status = stitcher->stitch(imgs, pano);

其中第一行代码是创建拼接Stitcher的指针，第二行代码是调用拼接算法，

imgs表示的输入参数，是一系列Mat对象的vector。

pano表示的输出结果，是拼接之后的Mat对象

官方的例子得到效果是非常的好，输入的images如下：

拼接结果如下：

但是很多人按照官方的例子开始拼接自己的图像，就是各种掉坑，各种拼接都不出结果，想跟跟上面一样简单的调用两句代码完成几乎是个梦，其实这个API里面有很多参数设置，这个在官方的演示当中都没有详细交代，stitching拼接算法 流程图示如下：

可见图像拼接是一个很复杂的算法，是由一系列的基础算法构成，这些基础算法如果你不是很了解，其实很难实现自己的图像拼接，这其中影响拼接算法stitch工作最常见几个算法子模块为：

特征发现与描述子
常见的特征可以选择SIFT、SURF、AKAZE、ORB等特征算子进行匹配

相机参数
不同的相机参数与设置会导致不同的结果

融合方式(blender)
不同的融合方式，也会导致不同结果

各种阈值设置，特别是config threshold，如果无法特征匹配，记得把这个阈值调小点

其它参数可以如何设置可以参考OpenCV的官方文档，总之无法拼接就去调参数，一般最后都会拼接成功，此外该算法速度比较慢，但是支持GPU执行，所以想要实时的可以尝试如何GPU下执行，我这里没有尝试 ,谁尝试过的可以留言分享，我负责置顶。

代码演示

另外在拼接的时候可以设置不同warper，这样会对拼接之后的图像生成不同效果，常见的效果包括

鱼眼相机

环视(平面曲翘)

默认

图示分别如下：

演示代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    vector<string> files;
    glob("D:/images/zsxq/1", files);
    vector<Mat> images;
    for (int i = 0; i < files.size(); i++) {
        printf("image file : %s \n", files[i].c_str());
        images.push_back(imread(files[i]));
    }

    // 设置拼接模式与参数
    Mat result1, result2, result3;
    Stitcher::Mode mode = Stitcher::PANORAMA;
    Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode);

    // 拼接方式-多通道融合
    auto blender = detail::Blender::createDefault(detail::Blender::MULTI_BAND);
    stitcher->setBlender(blender);

    // 拼接
    Stitcher::Status status = stitcher->stitch(images, result1);

    // 平面曲翘拼接
    auto plane_warper = makePtr<cv::PlaneWarper>();
    stitcher->setWarper(plane_warper);
    status = stitcher->stitch(images, result2);

    // 鱼眼拼接
    auto fisheye_warper = makePtr<cv::FisheyeWarper>();
    stitcher->setWarper(fisheye_warper);
    status = stitcher->stitch(images, result3);

    // 检查返回
    if (status != Stitcher::OK)
    {
        cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }
    imwrite("D:/result1.png", result1);
    imwrite("D:/result2.png", result2);
    imwrite("D:/result3.png", result3);

    waitKey(0);
    return 0;
}

注意：一起运行速度比较慢！是真的比较慢！

高效对接AI领域项目合作、咨询服务、实习、求职、招聘等需求，背靠25W公众号粉丝，期待和你建立连接，找人找技术不再难！

交流群

欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、算法竞赛、图像检测分割、人脸人体、医学影像、计算摄影、自动驾驶、综合等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~