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我正在使用以下代码缝合输入图像。由于未知原因，输出结果是垃圾！看来单应矩阵是错误的（或被错误地影响了），因为转换后的图像就像一颗“被剥削的星星”！我已经评论了我认为是问题根源的部分，但我无法意识到这一点。任何帮助或观点都是值得的！

祝你有美好的一天，阿里

void Stitch2Image(IplImage *mImage1, IplImage *mImage2) 
{ 

    // Convert input images to gray 
    IplImage* gray1 = cvCreateImage(cvSize(mImage1->width, mImage1->height), 8, 1); 

    cvCvtColor(mImage1, gray1, CV_BGR2GRAY); 
    IplImage* gray2 = cvCreateImage(cvSize(mImage2->width, mImage2->height), 8, 1); 

    cvCvtColor(mImage2, gray2, CV_BGR2GRAY); 
    // Convert gray images to Mat 
    Mat img1(gray1); 
    Mat img2(gray2); 
    // Detect FAST keypoints and BRIEF features in the first image 
    FastFeatureDetector detector(50); 
    BriefDescriptorExtractor descriptorExtractor; 
    BruteForceMatcher<L1<uchar> > descriptorMatcher; 
    vector<KeyPoint> keypoints1; 
    detector.detect( img1, keypoints1 ); 
    Mat descriptors1; 
    descriptorExtractor.compute( img1, keypoints1, descriptors1 );

/* Detect FAST keypoints and BRIEF features in the second image*/


    vector<KeyPoint> keypoints2; 
    detector.detect( img1, keypoints2 ); 
    Mat descriptors2; 
    descriptorExtractor.compute( img2, keypoints2, descriptors2 ); 
    vector<DMatch> matches; 
    descriptorMatcher.match(descriptors1, descriptors2, matches); 
    if (matches.size()==0) 
            return; 
    vector<Point2f> points1, points2; 
    for(size_t q = 0; q < matches.size(); q++) 
    { 
            points1.push_back(keypoints1[matches[q].queryIdx].pt); 
            points2.push_back(keypoints2[matches[q].trainIdx].pt); 
    } 
    // Create the result image 
    result = cvCreateImage(cvSize(mImage2->width * 2, mImage2->height), 8, 3); 
    cvZero(result); 

   // Copy the second image in the result image 

    cvSetImageROI(result, cvRect(mImage2->width, 0, mImage2->width, mImage2->height)); 
    cvCopy(mImage2, result); 
    cvResetImageROI(result); 

  // Create warp image 
    IplImage* warpImage = cvCloneImage(result); 
    cvZero(warpImage); 

  /************************** Is there anything wrong here!? *******************/ 
   // Find homography matrix 
    Mat H = findHomography(Mat(points1), Mat(points2), 8, 3.0); 
    CvMat HH = H; // Is this line converted correctly? 
   // Transform warp image 
    cvWarpPerspective(mImage1, warpImage, &HH); 
  // Blend 
    blend(result, warpImage);
  /*******************************************************************************/ 

    cvReleaseImage(&gray1); 
    cvReleaseImage(&gray2); 
    cvReleaseImage(&warpImage); 
}
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3 回答 3

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这是我建议您按以下顺序尝试的方法：

1) 使用 CV_RANSAC 选项进行单应性。参考http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/calib3d_camera_calibration_and_3d_reconstruction.html

2) 尝试其他描述符，特别是 OpenCV 附带的 SIFT 或 SURF。对于某些图像，FAST 或 Brief 描述符的区分度不够。编辑（2012 年 8 月）：基于 Brief 的 ORB 描述符非常好和快！

3）尝试查看 Homography 矩阵（在调试模式下单步执行或打印它），看看它是否一致。

4）如果上面没有给你一个线索，试着看看形成的匹配。是否将一幅图像中的一个点与另一幅图像中的多个点匹配？如果是这样，问题又应该出在描述符或检测器上。

我的预感是描述符（所以 1）或 2）应该修复它）。

于 2011-05-17T05:28:33.680 回答
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在 BruteForceMatcher 中也切换到 Hamming 距离而不是 L1 距离。简要描述符应该使用汉明距离进行比较。

于 2011-06-16T19:14:14.293 回答
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您的单应性可能是根据错误的匹配计算的，因此代表错误的对齐方式。我建议通过额外检查行之间的相互依赖性来引导矩阵。

您可以使用以下代码：

bool cvExtCheckTransformValid(const Mat& T){

    // Check the shape of the matrix
    if (T.empty())
       return false;
    if (T.rows != 3)
       return false;
    if (T.cols != 3)
       return false;

    // Check for linear dependency.
    Mat tmp;
    T.row(0).copyTo(tmp);
    tmp /= T.row(1);
    Scalar mean;
    Scalar stddev;
    meanStdDev(tmp,mean,stddev);
    double X = abs(stddev[0]/mean[0]);
    printf("std of H:%g\n",X);
    if (X < 0.8)
       return false;

    return true;    
}
于 2011-05-19T17:07:30.283 回答