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对于一个业余项目,我正在尝试对齐照片并创建 3D 图片。我基本上在一个钻机上有 2 个相机,我用来拍照。我会自动尝试以您获得 3D SBS 图像的方式对齐图像。
它们是高分辨率图像,这意味着需要处理大量像素。因为我对计算机不是很耐心,所以我希望事情进展得快。
最初我使用基于图像拼接和特征提取的代码。在实践中,我发现这些算法太不准确而且太慢。主要原因是你在这里有不同层次的深度,所以你不能进行一对一的特征匹配。大多数代码已经可以正常工作,包括垂直对齐。
对于这个问题,您可以假设不同的 ISO 曝光级别/颜色校正和图像的垂直对齐都得到了处理。
还缺少的是一个很好的校正图片角度的算法。我注意到左右图片通常在角度上有很小的角度变化(想想 +/- 1.2 度的差异),这足以让人感到轻微的头痛。作为人类,您可以通过观察颜色的明显差异并将它们排列起来,轻松发现这一点。
具有讽刺意味的是,无论它是否正确,您都会立即将其识别为人类,但不知何故我无法将其学习给机器。 :-)
我试验过边缘检测器、霍夫变换和各种自制算法,但到目前为止发现所有这些算法都太慢且太不准确,无法满足我的目的。我还尝试过在稍微改变角度的同时迭代地垂直对齐,到目前为止没有任何运气。
请注意:此处准确性可能比速度更重要。
我在这里添加了一个示例图片。它实际上是左眼和右眼,alpha 混合。如果仔细观察,您会看到顶部的小羊有两个椭圆,而且您会看到椅子并没有完全排在顶部。这似乎可以忽略不计,但在使用投影仪的全屏分辨率下,您会很容易看出差异。这也显示了所需的准确度;很多。
“x”方向的移动会产生 3D 效果。基本上,如果位移为 0,则它在屏幕上,如果它 <0 则它在屏幕后面,如果它 >0 则它在屏幕前面。这也使匹配变得更加困难,因为您不是在寻找“缝合”。
基本上两个摄像头的“看”方向相同(垂直,如此处的第二张图片所示:http://www.triplespark.net/render/stereo/create.html)。
不同之处在于相机的角度略有不同。这意味着整个图片的旋转是均匀的。
最佳答案
我曾经使用过以下业余方法。
假设第二张图片有旋转+垂直偏移不匹配。这意味着我们需要对第二张图像应用一些变换,它可以用矩阵形式表示为
x' = a*x + b*y + c
y' = d*x + e*y + f
也就是说,坐标为(x,y)
的每个像素在第二张图片上,应该移动到一个位置 (x',y')
以补偿这种旋转和垂直偏移。
我们有一个严格的要求 a=e
, b=-d
和 d*d+e*e=1
所以它确实是旋转+移位,没有缩放或倾斜等。此外,这种表示法也允许水平移位,但这在角度+垂直移位校正后很容易修复。
现在选择两个图像上的几个共同特征(我是手动选择的,因为 5-10 个似乎就足够了,您可以尝试应用一些自动特征检测机制)。假设 i
-th 功能具有坐标 (x1[i], y1[i])
在第一张图片和 (x2[i], y2[i])
上在第二个。我们希望在转换后特征尽可能相等 y
-坐标,这就是我们想要的(理想情况下)
y1[i]=y2'[i]=d*x2[i]+e*y2[i]+f
有足够的(>=3)个特征,我们可以确定d
, e
和 f
从这个要求。事实上,如果你有超过 3 个特征,你很可能找不到共同的 d
, e
和 f
为他们,但你可以应用最小二乘法来找到d
, e
和 f
这使得y2'
接近y1
尽可能。您还可以考虑 d*d+e*e=1
的要求在查找 d
时, e
和 f
,但据我所知,即使不考虑这一点,我也得到了可接受的结果。
确定d
之后, e
和 f
, 你有需求 a=e
和 b=-d
.这只留下 c
未知,这是水平移动。如果你知道水平偏移应该是多少,你可以找到c
从那里。我使用背景(例如风景上的云)来获得 c
.
当您知道所有参数后,您可以对图像进行一次传递并进行校正。您可能还想应用一些抗锯齿,但这是另一个问题。
另请注意,您可以以类似的方式对公式引入二次校正,以解决相机通常具有的额外失真问题。
然而,这只是我前段时间遇到同样问题时想出的一个简单算法。我没有做太多研究,所以我很高兴知道是否有更好或成熟的方法,甚至是现成的软件。
关于image - 准确(且快速)的角度匹配,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31311975/
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