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我正在尝试使用 OpenCV 拼接器类从立体设置中拼接多个帧,其中两个相机都不会移动。跨多个帧运行时,我的拼接结果很差。我尝试了几种不同的方法,在这里我将尝试解释。
使用 stitcher.stitch( )
给定一对立体 View ,我为某些帧运行了以下代码(VideoFile
是 OpenCV VideoCapture
对象的自定义包装器):
VideoFile f1( ... );
VideoFile f2( ... );
cv::Mat output_frame;
cv::Stitcher stitcher = cv::Stitcher::createDefault(true);
for( int i = 0; i < num_frames; i++ ) {
currentFrames.push_back(f1.frame( ));
currentFrames.push_back(f2.frame( ));
stitcher.stitch( currentFrames, output_mat );
// Write output_mat, put it in a named window, etc...
f1.next_frame();
f2.next_frame();
currentFrames.clear();
}
这在每一帧上都给出了非常好的结果,但由于参数是在视频中的每一帧中估计的,您可以看到参数略有不同的拼接中的微小差异。
使用 estimateTransform( )
& composePanorama( )
为了解决上述方法的问题,我决定尝试只在第一帧估计参数,然后使用 composePanorama( )
拼接所有后续帧。
for( int i = 0; i < num_frames; i++ ) {
currentFrames.push_back(f1.frame( ));
currentFrames.push_back(f2.frame( ));
if( ! have_transform ) {
status = stitcher.estimateTransform( currentFrames );
}
status = stitcher.composePanorama(currentFrames, output_frame );
// ... as above
}
遗憾的是,似乎存在一个错误 (documented here) 导致两个 View 以一种非常奇怪的方式分开,如下图所示:
第 1 帧:
第 2 帧:
...
第 8 帧:
显然这是没用的,但我认为这可能只是因为错误,它基本上每次调用 composePanorama()
时都会将内在参数矩阵乘以一个常数。所以我对这个错误做了一个小补丁,阻止了这种情况的发生,但是拼接结果很差。下面的补丁(modules/stitching/src/stitcher.cpp
),之后的结果:
243 for (size_t i = 0; i < imgs_.size(); ++i)
244 {
245 // Update intrinsics
246 // change following to *=1 to prevent scaling error, but messes up stitching.
247 cameras_[i].focal *= compose_work_aspect;
248 cameras_[i].ppx *= compose_work_aspect;
249 cameras_[i].ppy *= compose_work_aspect;
结果:
有人知道如何解决这个问题吗?基本上我需要计算出转换一次,然后在剩余的帧上使用它(我们说的是 30 分钟的视频)。
理想情况下,我正在寻找一些关于修补缝合器类的建议,但我愿意尝试手动编写不同的解决方案。与stitcher类相比,较早的尝试涉及查找SURF点、关联它们和查找单应性,结果相当差,所以如果可能的话,我宁愿使用它。
最佳答案
所以最后,我使用了stitcher.cpp 代码并得到了一些接近解决方案的东西(但并不完美,因为缝合接缝仍然会移动很多,因此您的里程可能会有所不同)。
对 stitcher.hpp
在第 136 行添加了一个新函数 setCameras()
:
void setCameras( std::vector<detail::CameraParams> c ) {
this->cameras_ = c;
}`
添加了一个新的私有(private)成员变量来跟踪这是否是我们的第一次估计:
bool _not_first;
对 stitcher.cpp
在 estimateTransform()
中(~100 行):
this->not_first = 0;
images.getMatVector(imgs_);
// ...
在 composePanorama()
中(~227 行):
// ...
compose_work_aspect = compose_scale / work_scale_;
// Update warped image scale
if( !this->not_first ) {
warped_image_scale_ *= static_cast<float>(compose_work_aspect);
this->not_first = 1;
}
w = warper_->create((float)warped_image_scale_);
// ...
代码调用stitcher
对象:
所以基本上,我们创建了一个拼接器对象,然后在第一帧获取变换(将相机矩阵存储在拼接器类外部)。然后,缝合器将沿着线的某处打破内在矩阵,导致下一帧困惑。因此,在我们处理它之前,我们只需使用从类中提取的相机重置相机。
请注意,我必须进行一些错误检查,以防拼接器无法使用默认设置生成估计值 - 您可能需要使用 setPanoConfidenceThresh(...)
反复降低置信度阈值> 在你得到结果之前。
cv::Stitcher stitcher = cv::Stitcher::createDefault(true);
std::vector<cv::detail::CameraParams> cams;
bool have_transform = false;
for( int i = 0; i < num_frames; i++ ) {
currentFrames.push_back(f1.frame( ));
currentFrames.push_back(f2.frame( ));
if( ! have_transform ) {
status = stitcher.estimateTransform( currentFrames );
have_transform = true;
cams = stitcher.cameras();
// some code to check the status of the stitch and handle errors...
}
stitcher.setCameras( cams );
status = stitcher.composePanorama(currentFrames, output_frame );
// ... Doing stuff with the panorama
}
请注意,这在很大程度上是对 OpenCV 代码的破解,这将使更新到新版本变得很痛苦。不幸的是,我的时间不多了,所以我只能做一个讨厌的黑客攻击!
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