OpenCV - Сшивание изображений из сетки изображений

Ответ 1

Насколько я знаю, нет никаких средств для предоставления дополнительных данных движку OpenCV, кроме того, что он дает список изображений. Тем не менее, он делает очень хорошую работу. Я бы просмотрел часть кода примера и проверил, как долго выполняется каждая операция сшивания. Из моих экспериментов с панорамными реконструкциями 4x6, 4x8,..., 4x20 требуемое время процессора, похоже, увеличивается с количеством перекрывающихся изображений. Я бы предположил, что ваше дело потребует как минимум минуту вычислить на современной машине.

Источник: https://code.ros.org/trac/opencv/browser/trunk/opencv/samples/cpp/stitching.cpp?rev=6682

1   /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
2   //
3   //  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
4   //
5   //  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
6   //  If you do not agree to this license, do not download, install,
7   //  copy or use the software.
8   //
9   //
10  //                          License Agreement
11  //                For Open Source Computer Vision Library
12  //
13  // Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
14  // Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
15  // Third party copyrights are property of their respective owners.
16  //
17  // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
18  // are permitted provided that the following conditions are met:
19  //
20  //   * Redistribution of source code must retain the above copyright notice,
21  //     this list of conditions and the following disclaimer.
22  //
23  //   * Redistribution in binary form must reproduce the above copyright notice,
24  //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
25  //     and/or other materials provided with the distribution.
26  //
27  //   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
28  //     derived from this software without specific prior written permission.
29  //
30  // This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
31  // any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
32  // warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
33  // In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
34  // indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
35  // (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
36  // loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
37  // and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
38  // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
39  // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
40  //
41  //M*/
42  
43  // We follow to these papers:
44  // 1) Construction of panoramic mosaics with global and local alignment.
45  //    Heung-Yeung Shum and Richard Szeliski. 2000.
46  // 2) Eliminating Ghosting and Exposure Artifacts in Image Mosaics.
47  //    Matthew Uyttendaele, Ashley Eden and Richard Szeliski. 2001.
48  // 3) Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features.
49  //    Matthew Brown and David G. Lowe. 2007.
50  
51  #include <iostream>
52  #include <fstream>
53  #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
54  #include "opencv2/stitching/stitcher.hpp"
55  
56  using namespace std;
57  using namespace cv;
58  
59  void printUsage()
60  {
61      cout <<
62          "Rotation model images stitcher.\n\n"
63          "stitching img1 img2 [...imgN]\n\n"
64          "Flags:\n"
65          "  --try_use_gpu (yes|no)\n"
66          "      Try to use GPU. The default value is 'no'. All default values\n"
67          "      are for CPU mode.\n"
68          "  --output <result_img>\n"
69          "      The default is 'result.jpg'.\n";
70  }
71  
72  bool try_use_gpu = false;
73  vector<Mat> imgs;
74  string result_name = "result.jpg";
75  
76  int parseCmdArgs(int argc, char** argv)
77  {
78      if (argc == 1)
79      {
80          printUsage();
81          return -1;
82      }
83      for (int i = 1; i < argc; ++i)
84      {
85          if (string(argv[i]) == "--help" || string(argv[i]) == "/?")
86          {
87              printUsage();
88              return -1;
89          }
90          else if (string(argv[i]) == "--try_gpu")
91          {
92              if (string(argv[i + 1]) == "no")
93                  try_use_gpu = false;
94              else if (string(argv[i + 1]) == "yes")
95                  try_use_gpu = true;
96              else
97              {
98                  cout << "Bad --try_use_gpu flag value\n";
99                  return -1;
100             }
101             i++;
102         }
103         else if (string(argv[i]) == "--output")
104         {
105             result_name = argv[i + 1];
106             i++;
107         }
108         else
109         {
110             Mat img = imread(argv[i]);
111             if (img.empty())
112             {
113                 cout << "Can't read image '" << argv[i] << "'\n";
114                 return -1;
115             }
116             imgs.push_back(img);
117         }
118     }
119     return 0;
120 }
121 
122 
123 int main(int argc, char* argv[])
124 {
125     int retval = parseCmdArgs(argc, argv);
126     if (retval) return -1;
127 
128     Mat pano;
129     Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu);
130     Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);
131 
132     if (status != Stitcher::OK)
133     {
134         cout << "Can't stitch images, error code = " << status << endl;
135         return -1;
136     }
137 
138     imwrite(result_name, pano);
139     return 0;
140 }
141 
142 

Ответ 2

Я проделал определенную работу с конвейером и, хотя я не считаю себя экспертом в этой области, я получил лучшую производительность (и лучшие результаты), настраивая каждый шаг конвейера отдельно. Как вы можете видеть на картинке, класс Stitching является ничем иным, как оберткой этого конвейера:

Некоторые интересные части, которые вы можете настроить, - это шаги изменения размера (наступает момент, когда большее разрешение означает больше времени вычисления и более неточные функции), процесс сопоставления и (хотя это только предположение), давая хорошие параметры камеры выполнения оценки. Это включает в себя получение параметров камеры перед выполнением сшивания, но это не очень сложно. Здесь у вас есть ссылка: Качественная калибровка камеры и 3D-реконструкция OpenCV.

Опять же: я не эксперт, это основано только на моем опыте, когда стажер экспериментирует с библиотекой!

Ответ 3

Рассмотрим возможность использования GPU в Opencv Stitcher:

bool try_use_gpu = true;
Stitcher myStitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu); 
Stitcher::Status status = myStitcher.stitch(Imgs, pano);

Ответ 4

Может, это может помочь? https://software.intel.com/en-us/articles/fast-panorama-stitching

В частности, часть о попарно совпадающем

Ронен

Ответ 5

Если вы знаете относительные позиции изображений, кажется, что вы можете разбить проблему на подзадачи и, возможно, уменьшить вычислительную нагрузку, приблизившись к ней со знанием субструктуры проблемы. В основном разбивайте набор изображений на группы из 4 смежных изображений, обрабатывайте кадры, затем переходите к обработке полученных изображений с использованием той же идеи, пока не достигнете своей панорамы. Тем не менее, я только недавно начал заниматься этим набором инструментов opencv. Я знаю, что это довольно простая идея, но это может быть полезно кому-то.