我已开始使用视频创建长场景的线性/条形全景图。这意味着全景图不围绕中心旋转，而是平行于场景移动，例如。 vid凸轮安装在垂直于街道立面的车辆上。
我将遵循的步骤是：
到目前为止，我已经能够保存视频中的单个帧并仅在两个图像上完成SURF特征检测。我不是要求有人来解决我的整个项目，但是我很难尝试在捕获的剩余帧上完成SURF检测。
问题：如何将SURF检测应用于连续帧？我将它保存为YAML或xml吗？
对于我的特征检测，我使用了OpenCV的示例find_obj.cpp，并且只更改了使用的图像。
有没有人经历过这样的项目？我希望实现的一个例子来自Iwane technologies http://www.iwane.com/en/2dpcci.php
答案 0 :(得分：1)
在处理类似的项目时，我创建了std::vector个SURF关键点（包括点和描述符），然后使用它们来计算成对匹配。
在逐帧阅读电影时填充向量，但它与图像序列的作用相同。
没有足够的点来使你的记忆饱和（并使用yml / xml文件），除非你的资源非常有限或者序列很长。
请注意，至少在大多数标准情况下，您不需要特征跟踪部分：SURF描述符匹配也可以为您提供单应性估计（无需跟踪）。
读取矢量
首先声明Mat的向量，例如std::vector<cv::Mat> my_sequence;。
然后，您有两个选择：
要么您知道帧数，那么您将向量调整到正确的大小。然后，对于每个帧，使用my_sequence.at(i) = frame.clone();或frame.copyTo(my_sequence.at(i));
或者您事先不知道尺寸，只需像往常一样调用push_back()方法：my_sequence.push_back(frame);