21

OpenCV を介したパノラマ画像のステッチングに関するいくつかの基本的な作業例を見つけました。API docsで役立つドキュメントもいくつか見つけましたが、追加情報を提供して処理を高速化する方法がわかりません。

私の場合、個々のフレームの 20x20 グリッドで一連の画像を生成し、合計 400 枚の画像を 1 つの大きな画像にステッチします。これは、最新の PC では膨大な時間がかかるため、開発者ボードでは数時間かかる可能性があります。

グリッドに表示されるすべての画像の相対的な位置を事前に知っているなど、画像に関する OpenCV インスタンス情報を伝える方法はありますか? これまでに見た唯一の API 呼び出しは、すべての画像を無差別にキューに追加するだけvImg.push_back()です。


参考文献

  1. ステッチ。画像のスティッチング - OpenCV API ドキュメント、アクセス日 2014-02-26、<http://docs.opencv.org/modules/stitching/doc/stitching.html>
  2. OpenCV スティッチングの例 (Stitcher クラス、パノラマ)、2014 年 2 月 26 日アクセス、<http://feelmare.blogspot.ca/2013/11/opencv-stitching-example-stitcher-class.html>
  3. Panorama – OpenCV での画像のスティッチング、2014年 2 月 26 日アクセス、<http://ramsrigoutham.com/2012/11/22/panorama-image-stitching-in-opencv/>
4

5 に答える 5

9

私はスティッチング パイプラインでいくつかの作業を行いました。私は自分自身をこの分野の専門家とは考えていませんが、パイプラインの各ステップを個別に調整することで、より良いパフォーマンス (およびより良い結果) を得ることができました。図でわかるように、Stitching クラスはこのパイプラインのラッパーにすぎません。スティッチング パイプラインの概要

調整できる興味深い部分には、サイズ変更の手順 (解像度が高くなると計算時間が長くなり、機能が不正確になるという点があります)、マッチング プロセス、および (これは推測にすぎません) を実行する代わりに適切なカメラ パラメーターを指定することです。推定。これには、スティッチングを行う前にカメラのパラメーターを取得することが含まれますが、それほど難しいことではありません。ここに参考文献があります: OpenCV Camera Calibration and 3D Reconstruction

繰り返しますが、私は専門家ではありません。これは、インターンとして図書館でいくつかの実験を行った経験に基づいています。

于 2015-04-06T10:02:35.430 に答える
7

私の知る限り、画像のリストを提供する以外に、OpenCV エンジンに追加のデータを提供する手段はありません。それはそれ自体でかなり良い仕事をします。サンプル コードのいくつかをチェックアウトし、各ステッチ操作にかかる時間をテストします。4x6、4x8、...、4x20 のパノラマ再構成を使用した私の実験から、必要な CPU 時間は、重なり合う画像の数に応じて増加するようです。あなたの場合、最新のマシンで計算するには少なくとも1分かかると思います。

ソース: 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's of source code must retain the above copyright notice,
21  //     this list of conditions and the following disclaimer.
22  //
23  //   * Redistribution's 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 
于 2014-03-11T15:32:24.533 に答える
4

多分これは助けになるでしょうか? https://software.intel.com/en-us/articles/fast-panorama-stitching

具体的にはペアワイズマッチングの部分

ローネン

于 2014-07-13T14:10:22.650 に答える
3

Opencv スティッチャーで GPU の使用を有効にすることを検討してください。

bool try_use_gpu = true;
Stitcher myStitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu); 
Stitcher::Status status = myStitcher.stitch(Imgs, pano);
于 2014-04-03T19:21:52.537 に答える