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我必须缝合两个图像并且我使用openCV4Android。我阅读了有关缝合图像的文档和一些线程，例如：全景 - OpenCV 中的图像拼接，使用 Android 的OpenCV的图像之间的单应性，缝合多个图像，与 Android 中的 ORB 匹配错误和其他。起初，这似乎很容易。但结果很奇怪！下面，您可以看到我用于测试和结果的两张图像：

这是“图像1”：

在此处输入图像描述

这是“image2”：

在此处输入图像描述

您可以看到绘制的特征：

在此处输入图像描述

这是翘曲的结果image1：

在此处输入图像描述

我做错了什么？或者可能是我没有理解好？

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快速回答：

我会说你的图像之间没有足够的重叠。如果你查看你的匹配项（你称之为“绘制的特征”），它们中的大多数都是错误的。作为第一个测试，尝试拼接两个具有 80% 重叠的图像。

更多细节：

大图：

当您拼接两张图像时，您假设存在一个仿射变换（您的“单应性”），它将把一张图像的特征投影到另一张图像上。当您知道这种变换时，您就知道图像的相对位置，并且可以“将它们放在一起”。如果您发现的单应变换不好，那么拼接也会不好。

那么，我们如何找到单应变换呢？

  • 首先，您检测FeatureDetector两个图像上的特征（使用您的 ）。
  • 然后，你描述它们（用你的DescriptorExtractor）。基本上，这会创建您的特征的表示，以便您可以比较两个特征并查看它们的相似程度。
  • DescriptorMatcher您将第一张图像中的特征与第二张图像中的特征进行匹配（使用您的）。这意味着对于第一张图像中的每个特征，您都尝试在第二张图像中找到最相似的特征。这些是您的“绘制特征”。
  • 从这些匹配中，您使用一种称为“RANSAC”的算法来查找与您的数据对应的单应变换。这个想法是您尝试从所有“绘制的特征”中找到一组在几何上有意义的匹配项。

但为什么它在这里不起作用？

如果您查看您的“绘制的特征”，您会发现“Google”的“Go”部分只有少数几个和书签中的一些对应，而其他的却是错误的。这意味着您的大多数匹配都是错误的，然后可以找到适用于该数据的单应性，但这是错误的。

为了获得更好的单应性，您需要更多的“好”匹配。因此，您可能需要在图像之间有更多的重叠。

注意：使用“全景图 - OpenCV 中的图像拼接”中使用的图像尝试您的代码

于 2014-12-26T12:35:00.413 回答