图像拼接

主题
	特征查找和图像匹配
	旋转估计
	自动校准
	图像变形
	接缝估计
	曝光补偿
	图像混合器

详细描述

此图展示了在 Stitcher 类中实现的拼接模块管线。使用该类可以配置/移除某些步骤，即根据特定需求调整拼接管线。管线中的所有构建块都在 detail 命名空间中可用，可以单独组合和使用它们。

所实现的拼接管线与 [42] 中提出的管线非常相似。

拼接管线

相机模型

拼接管线中目前实现了 2 种相机模型。

• 单应性模型 期望图像之间存在透视变换，在 cv::detail::BestOf2NearestMatcher cv::detail::HomographyBasedEstimator cv::detail::BundleAdjusterReproj cv::detail::BundleAdjusterRay 中实现
• 仿射模型 期望具有 6 自由度或 4 自由度的仿射变换，在 cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher cv::detail::AffineBasedEstimator cv::detail::BundleAdjusterAffine cv::detail::BundleAdjusterAffinePartial cv::AffineWarper 中实现

单应性模型适用于创建相机拍摄的照片全景图，而基于仿射的模型可用于拼接扫描件和专用设备捕获的物体。使用 cv::Stitcher::create 可获取其中一种模型的预配置管线。

注意

cv::Stitcher 的某些详细设置可能没有意义。特别是，不应混合实现仿射模型的类和实现单应性模型的类，因为它们使用不同的变换。

类
结构体	cv::detail::CameraParams
	描述相机参数。 更多...
类	cv::detail::DisjointSets
类	cv::detail::Graph
结构体	cv::detail::GraphEdge
类	cv::Stitcher
	高级图像拼接器。 更多...
类	cv::detail::Timelapser
类	cv::detail::TimelapserCrop

函数
	cv::detail::GraphEdge::GraphEdge (int from, int to, float weight)
Ptr< Stitcher >	cv::createStitcher (bool try_use_gpu=false)
Ptr< Stitcher >	cv::createStitcherScans (bool try_use_gpu=false)
bool	cv::detail::overlapRoi (Point tl1, Point tl2, Size sz1, Size sz2, Rect &roi)
Rect	cv::detail::resultRoi (const std::vector< Point > &corners, const std::vector< Size > &sizes)
Rect	cv::detail::resultRoi (const std::vector< Point > &corners, const std::vector< UMat > &images)
Rect	cv::detail::resultRoiIntersection (const std::vector< Point > &corners, const std::vector< Size > &sizes)
Point	cv::detail::resultTl (const std::vector< Point > &corners)
void	cv::detail::selectRandomSubset (int count, int size, std::vector< int > &subset)
int &	cv::detail::stitchingLogLevel ()

函数文档

GraphEdge()

cv::detail::GraphEdge::GraphEdge ( int from, int to, float weight )

inline

#include <opencv2/stitching/detail/util.hpp>

createStitcher()

Ptr< Stitcher > cv::createStitcher

(

bool

try_use_gpu = false

)

#include <opencv2/stitching.hpp>

已弃用

请使用 Stitcher::create

createStitcherScans()

Ptr< Stitcher > cv::createStitcherScans

(

bool

try_use_gpu = false

)

#include <opencv2/stitching.hpp>

已弃用

请使用 Stitcher::create

overlapRoi()

bool cv::detail::overlapRoi	(	Point	tl1,
		Point	tl2,
		Size	sz1,
		Size	sz2,
		Rect &	roi )

Python
	cv.detail.overlapRoi(	tl1, tl2, sz1, sz2, roi	) ->	retval

#include <opencv2/stitching/detail/util.hpp>

resultRoi() [1/2]

Rect cv::detail::resultRoi	(	const std::vector< Point > &	corners,
		const std::vector< Size > &	sizes )

Python
	cv.detail.resultRoi(	corners, images	) ->	retval
	cv.detail.resultRoi(	corners, sizes	) ->	retval

#include <opencv2/stitching/detail/util.hpp>

resultRoi() [2/2]

Rect cv::detail::resultRoi	(	const std::vector< Point > &	corners,
		const std::vector< UMat > &	images )

Python
	cv.detail.resultRoi(	corners, images	) ->	retval
	cv.detail.resultRoi(	corners, sizes	) ->	retval

#include <opencv2/stitching/detail/util.hpp>

resultRoiIntersection()

Rect cv::detail::resultRoiIntersection	(	const std::vector< Point > &	corners,
		const std::vector< Size > &	sizes )

Python
	cv.detail.resultRoiIntersection(	corners, sizes	) ->	retval

#include <opencv2/stitching/detail/util.hpp>

resultTl()

Point cv::detail::resultTl

(

const std::vector< Point > &

corners

)

Python
	cv.detail.resultTl(	corners	) ->	retval

#include <opencv2/stitching/detail/util.hpp>

selectRandomSubset()

void cv::detail::selectRandomSubset	(	int	count,
		int	size,
		std::vector< int > &	subset )

Python
	cv.detail.selectRandomSubset(	count, size, subset	) ->	无

#include <opencv2/stitching/detail/util.hpp>

stitchingLogLevel()

int & cv::detail::stitchingLogLevel

(

)

Python
	cv.detail.stitchingLogLevel(		) ->	retval

#include <opencv2/stitching/detail/util.hpp>