我正在尝试将功能“warpPerspective”与OpenCV 3.0一起使用。我正在使用这个例子:
http://answers.opencv.org/question/98110/how-do-i-stitch-images-with-two-different-angles/
我必须在第一张图片的右侧创建一个ROI,在第二张图片的左侧创建另一张ROI。使用ORB提取和计算描述并匹配这些描述。我没有改变原始代码的大部分内容。只是投资回报率。
问题在于,我尝试扭曲透视的每个图像都是这样的:
我已尝试使用多对图像,问题仍然存在。
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <ctype.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char* argv[])
{
Mat img1 = imread("image2.jpg");
Mat img2 = imread("image1.jpg");
namedWindow("I2", WINDOW_NORMAL); namedWindow("I1", WINDOW_NORMAL);
Ptr<ORB> o1 = ORB::create();
Ptr<ORB> o2 = ORB::create();
vector<KeyPoint> pts1, pts2;
Mat desc1, desc2;
vector<DMatch> matches;
Size s = img1.size();
Size s2 = img2.size();
Rect r1(s.width - 200, 0, 200, s.height);
//rectangle(img1, r1, Scalar(255, 0, 0), 5);
Rect r2(0, 0, 200, s2.height);
//rectangle(img2, r2, Scalar(255, 0, 0), 5);
Mat mask1 = Mat::zeros(img1.size(), CV_8UC1);
Mat mask2 = Mat::zeros(img1.size(), CV_8UC1);
mask1(r1) = 1;
mask2(r2) = 1;
o1->detectAndCompute(img1, mask1, pts1, desc1);
o2->detectAndCompute(img2, mask2, pts2, desc2);
BFMatcher descriptorMatcher(NORM_HAMMING, true);
descriptorMatcher.match(desc1, desc2, matches, Mat());
// Keep best matches only to have a nice drawing.
// We sort distance between descriptor matches
Mat index;
int nbMatch = int(matches.size());
Mat tab(nbMatch, 1, CV_32F);
for (int i = 0; i<nbMatch / 2; i++)
{
tab.at<float>(i, 0) = matches[i].distance;
}
sortIdx(tab, index, SORT_EVERY_COLUMN + SORT_ASCENDING);
vector<DMatch> bestMatches;
vector<Point2f> src, dst;
for (int i = 0; i < nbMatch / 2; i++)
{
int j = index.at<int>(i, 0);
cout << pts1[matches[j].queryIdx].pt << "\t" << pts2[matches[j].trainIdx].pt << "\n";
src.push_back(pts1[matches[j].queryIdx].pt + Point2f(0, img1.rows)); // necessary offset
dst.push_back(pts2[matches[j].trainIdx].pt);
}
cout << "\n";
Mat h = findHomography(src, dst, RANSAC);
Mat result;
cout << h << endl;
warpPerspective(img2, result, h.inv(), Size(3 * img2.cols + img1.cols, 2 * img2.rows + img1.rows));
imshow("I1", img1);
imshow("I2", img2);
Mat roi1(result, Rect(0, img1.rows, img1.cols, img1.rows));
img1.copyTo(roi1);
namedWindow("I3", WINDOW_NORMAL);
imshow("I3", result);
imwrite("result.jpg", result);
waitKey();
return 0;
这是不是来自糟糕的比赛?我错过了什么吗?由于我对这个主题不熟悉,所以任何帮助或想法都会非常感激。
答案 0 :(得分:4)
以下是您需要检查扭曲视角何时无效的快速事项 -
您是否在两张图片中选择了正确的点? 原因:您需要选择与每个点对应的完全相同的点 其他在寻找透视变换时。无关的点毁了它。
你的积分在数组中是否正确? R:您需要在源和中将它们放在正确的相应顺序中 在传递给findhomography之前的目的地。
你是否以正确的顺序通过了发现?尝试切换 你不确定的情况。所以这不会逆转它
这是我第一次使用它时所犯的错误。现在,如果您看到图像,则两个图像中都会有一些重叠部分。你需要在那里更加小心。您的直接掩码可能是错误。