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wzjs 2025/7/28 2:46:20

wordpress 网络公司,seo发包软件,个人介绍网页设计作品,腾讯云服务器费用目录全景图拼接算法原理柱面坐标转换特征匹配全景图拼接 stitcher.h stitcher.cpp main.cpp 参考文献全景图拼接全景图拼接是利用同一场景的多张图像通过重叠部分寻找匹配关系，从而生成整个场景图像的技术。全景图的拼接方法有很多，如…

全景图拼接

算法原理

柱面坐标转换

特征匹配

全景图拼接

stitcher.h

stitcher.cpp

main.cpp

参考文献

全景图拼接

全景图拼接是利用同一场景的多张图像通过重叠部分寻找匹配关系，从而生成整个场景图像的技术。全景图的拼接方法有很多，如按场景和运动的种类可以分为单视点全景拼接和多视点全景拼接。

对于平面场景和只通过相机旋转拍摄的场景来说，可以使用求每两幅图像之间的一个Homography变换来映射到一张图像的方法，还可以使用恢复相机的旋转的方式得到最终的全景图。当相机固定只有水平方向旋转时，也可以使用柱面或球面坐标映射的方式求得全景图。

算法原理

柱面坐标转换

对于每一幅图像来说，我们都可以把它们投影到一个柱面上，得到柱面上的图像。柱面图像的坐标变换为：

x′=rtan−1(xf)x′=rtan−1(fx)

y′=ryx2+f2y′=x2+f2ry

其中(x′,y′)(x′,y′)为柱面上的坐标,(x,y)(x,y)为平面图像坐标，其坐标原点都已移至图像中心，rr 为柱面半径，ff为焦距。

然而为了得到柱面投影图像，我们往往需要将柱面图像上的点逆变换到平面图像上的对应像素点，进行插值，得到完整的柱面图像，逆变换的变换公式为:

x=ftan(x′r)x=ftan(rx′)

y=y′rx2+f2y=ry′x2+f2

特征匹配

对每两幅相邻的柱面图像进行特征提取和匹配（特征可以选用SIFT、ORB等，可以使用OpenCV的函数实现），寻找两幅相邻图像的对应关系。

全景图拼接

使用上一步得到的匹配关系，求出每两幅柱面图像的一个平移变换，利用平移变换将所有图像拼接到一起。得到一幅全景图。

stitcher.h


#pragma once
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>class PanoramaStitcher {
public:enum FeatureType { ORB_FEATURES=0, SIFT_FEATURES=1 };explicit PanoramaStitcher(FeatureType type=SIFT_FEATURES, float match_ratio=0.75f,int min_matches=10);bool stitch(const std::vector<cv::Mat>& images, cv::Mat& result);private:struct ImageFeatures {cv::Mat image;std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;cv::Mat descriptors;};void extractFeatures(const cv::Mat& image, ImageFeatures& features);bool matchFeatures(const ImageFeatures& f1, const ImageFeatures& f2,std::vector<cv::DMatch>& good_matches);cv::Mat findHomography(const ImageFeatures& f1,const ImageFeatures& f2,const std::vector<cv::DMatch>& matches);void blendImages(cv::Mat& panorama, const cv::Mat& new_image, const cv::Mat& H);FeatureType feature_type_;float match_ratio_;int min_matches_;cv::Ptr<cv::Feature2D> detector_;cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher_;
};

stitcher.cpp

#include "stitcher.h"
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>PanoramaStitcher::PanoramaStitcher(FeatureType type, float ratio, int matches): feature_type_(type), match_ratio_(ratio), min_matches_(matches) {if(type == ORB_FEATURES) {detector_ = cv::ORB::create(2000);matcher_ = cv::DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");} else {detector_ = cv::SIFT::create();matcher_ = cv::DescriptorMatcher::create("FlannBased");}
}bool PanoramaStitcher::stitch(const std::vector<cv::Mat>& images, cv::Mat& result) {if(images.empty()) return false;std::vector<ImageFeatures> features(images.size());for(size_t i = 0; i < images.size(); ++i) {extractFeatures(images[i], features[i]);}result = images[0].clone();cv::Mat accumulated_H = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F);for(size_t i = 1; i < features.size(); ++i) {std::vector<cv::DMatch> matches;if(!matchFeatures(features[i-1], features[i], matches)) {continue;}cv::Mat H = findHomography(features[i-1], features[i], matches);if(H.empty()) continue;accumulated_H = accumulated_H * H;blendImages(result, images[i], accumulated_H);}return !result.empty();
}void PanoramaStitcher::extractFeatures(const cv::Mat& image, ImageFeatures& features) {features.image = image;detector_->detectAndCompute(image, cv::noArray(), features.keypoints, features.descriptors);
}bool PanoramaStitcher::matchFeatures(const ImageFeatures& f1, const ImageFeatures& f2,std::vector<cv::DMatch>& good_matches) {if(f1.descriptors.empty() || f2.descriptors.empty()) return false;std::vector<std::vector<cv::DMatch>> knn_matches;matcher_->knnMatch(f1.descriptors, f2.descriptors, knn_matches, 2);for(auto &pair : knn_matches) {if(pair[0].distance < match_ratio_ * pair[1].distance) {good_matches.push_back(pair[0]);}}return good_matches.size() > min_matches_;
}cv::Mat PanoramaStitcher::findHomography(const ImageFeatures& f1,const ImageFeatures& f2,const std::vector<cv::DMatch>& matches) {std::vector<cv::Point2f> pts1, pts2;for(const auto &m : matches) {pts1.push_back(f1.keypoints[m.queryIdx].pt);pts2.push_back(f2.keypoints[m.trainIdx].pt);}return cv::findHomography(pts2, pts1, cv::RANSAC, 3.0);
}void PanoramaStitcher::blendImages(cv::Mat& panorama, const cv::Mat& new_image, const cv::Mat& H) {cv::Mat warped;cv::warpPerspective(new_image, warped, H, cv::Size(panorama.cols + new_image.cols, panorama.rows));cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(warped.size(), CV_8U);cv::rectangle(mask, cv::Point(0,0), cv::Point(panorama.cols, panorama.rows), 255, cv::FILLED);cv::Mat blended;cv::addWeighted(panorama, 0.5, warped, 0.5, 0, blended);blended.copyTo(panorama(cv::Rect(0,0,blended.cols, blended.rows)));
}

main.cpp

#include "stitcher.h"
#include <iostream>int main() {std::vector<cv::Mat> images;for(int i = 1; i <= 10; ++i) {cv::Mat img = cv::imread("image" + std::to_string(i) + ".jpg");if(!img.empty()) images.push_back(img);}PanoramaStitcher stitcher(PanoramaStitcher::SIFT_FEATURES);cv::Mat panorama;if(stitcher.stitch(images, panorama)) {cv::imwrite("panorama_result.jpg", panorama);cv::imshow("Panorama Result", panorama);cv::waitKey(0);} else {std::cerr << "Stitching failed!" << std::endl;}return 0;
}