image-processing - 机器视觉问题——照片匹配。使用 OpenCV 是否有可能/已知的解决方案？

Question

在 SO 上四处搜索，并检查了 OpenCV 列表但没有找到答案，在这里发布我的查询。

问题:匹配同一场景的 2 张照片，从 2 个略有不同的相机角度拍摄，略有不同镜头畸变，略有不同 em> 缩放级别，并在略有不同的照明条件下拍摄。

约束:

1. Slightly difference 上面的说法可以理解为最大。大多数情况下为 10%。
2. 所讨论的场景被视为室内场景，或者是细节有限的室外场景。
3. 75% 的匹配准确度是可以接受的。
4. 照片不是高分辨率的(主要是消费级预算/手机相机拍摄)

让我希望这个问题可以解决的是拼接照片以创建全景图的软件的存在。他们似乎可以自动神奇地找出重叠的部分。即使地平线方向不完全匹配，曝光水平或背景照明存在细微差异，并且存在微小的缩放级别差异，它们也会这样做。我想，我需要的是一个非常相似的工作流程和一套算法。

请注意，虽然我的问题看起来与 here 类似, 其实不然。

Answer 1

您需要计算 homography在需要点对应的图像之间，例如 SURF interest points .

一旦你有了单应性，你就可以做一个projective transformation of the images这样他们就匹配了。之后，您可以尝试在接缝处进行某种混合，使其看起来无缝。

这paper描述得很好。您可以用 SURF 兴趣点替换 Szeliski 使用的面向多尺度的补丁。以下是一些帮助您入门的更多资源:

1. CMU Lecture关于单应性和马赛克
2. Same thing有一点关于羽毛
3. Detailed PPT