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我正在尝试将 2 个航拍图像拼接在一起，重叠很少，可能 <500 像素的重叠。这些图像具有 3600x2100 分辨率。我正在使用 OpenCV 库来完成这项任务。

这是我的方法：

1. Find feature points and match points between the two images.
2. Find homography between two images
3. Warp one of the images using the homgraphy
4. Stitch the two images

现在我正试图让它与两个图像一起工作。我在第 3 步和第 2 步遇到问题。我findHomography()从 OpenCV 库中使用过我的两个图像之间的单应性。然后我warpPerspective()使用 homography 调用了我的一张图像。

该方法的问题在于转换后的图像全部失真。而且它似乎只改变了图像的某个部分。我不知道为什么它没有改变整个图像。

有人可以就我应该如何解决这个问题给我一些建议吗？
谢谢

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在您发布的结果中，我可以看到您至少有一个关键点不匹配。如果你使用findHomography(src, dst, 0)，它会弄乱你的单应性。你应该findHomography(src, dst, CV_RANSAC)改用。

您也可以尝试使用warpAffine而不是warpPerspective.

编辑：在您在问题评论中发布的结果中，我的印象是匹配工作非常稳定。这意味着您也应该能够通过该示例获得良好的结果。由于您似乎主要需要处理翻译，您可以尝试使用以下草图算法过滤掉异常值：

  1. 计算平均（或中值）运动向量x_avg
  2. 计算归一化点积<x_avg, x_match>
  3. x_match如果点积小于阈值，则丢弃
于 2011-05-16T10:25:04.837 回答
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为了使其适用于重叠较小的图像，您必须查看检测器、描述符和匹配项。您没有指定使用哪些描述符，但我建议使用 SIFT 或 SURF 描述符和相应的检测器。您还应该设置检测器参数以进行密集采样（即尝试检测更多特征）。

您可以参考这个稍微相关的答案：OpenCV - Image Stitching

于 2011-05-18T05:32:00.527 回答
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要使用 Homography 拼接图像，最重要的是要在两个图像中找到对应点。对应点中的异常值越小，生成的单应性越好。使用诸如 RANSAC 之类的健壮技术以及 OpenCV 的 FindHomography() 函数（使用 CV_RANSAC 作为选项）仍然会生成合理的单应性，前提是内点的百分比大于异常值的百分比。还要确保在传递给 FindHomography 函数的对应点中至少有 4 个内点。

于 2013-11-19T20:56:06.703 回答