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我正在尝试使用 opencv 进行视频稳定（没有 opencv 视频稳定类）。

我的算法的步骤如下->

  1. 冲浪点提取，

  2. 匹配，

  3. 单应矩阵，

  4. 翘曲透视

并且输出视频根本不稳定:(。它看起来就像原始视频。我找不到视频稳定的参考代码。我按照此处描述的程序进行操作。任何人都可以通过告诉我我要去哪里来帮助我错误或提供一些源代码链接来改进我的算法。

请帮忙。谢谢

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3 回答 3

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您可以使用我的代码片段作为起点（不是很稳定，但似乎可行）：

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int ac, char** av)
{
    VideoCapture capture(0);
    namedWindow("Cam");
    namedWindow("Camw");
    Mat frame;
    Mat frame_edg;
    Mat prev_frame;
    int k=0;
    Mat Transform;
    Mat Transform_avg=Mat::eye(2,3,CV_64FC1);
    Mat warped;
    while(k!=27)
    {
        capture >> frame;
        cv::cvtColor(frame,frame,cv::COLOR_BGR2GRAY);
        cv::equalizeHist(frame,frame);
        cv::Canny(frame,frame_edg,64,64);
        //frame=frame_edg.clone();
        imshow("Cam_e",frame_edg);
        imshow("Cam",frame);

        if(!prev_frame.empty())
        {
            Transform=estimateRigidTransform(frame,prev_frame,0);
            Transform(Range(0,2),Range(0,2))=Mat::eye(2,2,CV_64FC1);
            Transform_avg+=(Transform-Transform_avg)/2.0;
            warpAffine(frame,warped,Transform_avg,Size( frame.cols, frame.rows));

            imshow("Camw",warped);
        }

        if(prev_frame.empty())
        {
            prev_frame=frame.clone();
        }

        k=waitKey(20);      
    }
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

您还可以查找论文：Chen_Halawa_Pang_FastVideoStabilization.pdf，因为我记得提供了 MATLAB 源代码。

于 2014-02-08T20:03:25.487 回答
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在你的“warpAffine(frame,warped,Transform_avg,Size(frame.cols, frame.rows));”中 函数，您必须将 FLAG 指定为 WARP_INVERSE_MAP 以实现稳定。

我编写的示例代码：

Mat src, prev, curr, rigid_mat, dst;

VideoCapture cap("test_a3.avi");

while (1)
{
    bool bSuccess = cap.read(src);
    if (!bSuccess) //if not success, break loop
        {
                cout << "Cannot read the frame from video file" << endl;
                break;
        }

    cvtColor(src, curr, CV_BGR2GRAY);

    if (prev.empty())
    {
        prev = curr.clone();
    }

    rigid_mat = estimateRigidTransform(prev, curr, false);

    warpAffine(src, dst, rigid_mat, src.size(), INTER_NEAREST|WARP_INVERSE_MAP, BORDER_CONSTANT);


    // ---------------------------------------------------------------------------//

    imshow("input", src);
    imshow("output", dst);

    Mat dst_gray;
    cvtColor(dst, dst_gray, CV_BGR2GRAY);
    prev = dst_gray.clone();

    waitKey(30);
}

希望这能解决你的问题:)

于 2014-04-23T20:13:18.323 回答
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冲浪不是那么快。我的工作方式是使用光流。首先，您必须使用 GoodFeaturesToTrack() 函数在第一帧上计算好的特征。之后，我使用 FindCornerSubPix() 函数进行了一些优化。

现在你的起始帧中有了特征点，接下来你要做的就是确定光流。有几个光流函数，但我使用的是 OpticalFlow.PyrLK()，在其中一个输出参数中，您可以获得当前帧中的特征点。有了它，您可以使用 FindHomography() 函数计算 Homography 矩阵。接下来你要做的是反转这个矩阵，你可以用谷歌很容易找到解释，接下来你调用 WarpPerspective() 函数来稳定你的框架。

PS。我放在这里的函数来自 EmguCV，OpenCV 的 .NET 包装器，因此可能存在一些差异

于 2014-03-28T09:46:03.943 回答