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alignment - 一連の写真から星の回転を計算するにはどうすればよいですか?
中品質のデジタル カメラで 2 時間にわたって撮影した広角写真の大規模なシリーズ (〜 1000) があります。回転速度と回転の中心 (北極星) を自動的に把握し、その情報と写真の EXIF タイムスタンプを使用して、すべての写真を 1 枚のシミュレートされた長時間露光写真に積み上げたいと思います。望遠鏡。
私はStarStaXを試しましたが、中央値の計算は適切に行われ、スター トレイルの美しい写真が作成されますが、位置合わせは行われません。 Hugin の cpfindは、現実世界のコントロール ポイントの検出に優れており、星の位置を特定しようとすると停止します。
局所的な最も明るい点を使用して星を識別するのはかなりうまくいくと思いますが、2つの画像間で星を整列させる〜500個のベクトルを取得し、それを回転の中心とシータに煮詰めるのに十分な新入生の数学を覚えていません.
助言がありますか？画像安定化コード？
c++ - ビデオの手ぶれ補正に最適なアルゴリズム
ビデオストリームを安定させるプログラムを作成しています。現在、私のプログラムは位相相関アルゴリズムに基づいて動作しています。ベースと現在の 2 つのイメージ間のオフセットを計算しています。次に、新しい座標に従って現在の画像を修正します。このプログラムは機能しますが、結果は満足のいくものではありません。処理されたビデオが望ましくないように見え、ビデオ全体を揺さぶる関連リンクが悪化している可能性があります。
元のビデオ
手ブレのないビデオ
私の現在の認識があり
ます: 画像間のオフセットの計算:
この座標に従って画像をシフトする:
ドキュメント作成者のスタビライザー YouTube を調べていて、コーナー検出に基づくアルゴリズムは魅力的に見えましたが、それがどのように機能するかは完全にはわかりません。だから私の質問は、この問題を効果的に解決する方法です。条件の 1 つ - プログラムは低速のコンピューターで実行されるため、負荷の高いアルゴリズムは適していない可能性があります。
ありがとう！
PS テキストに誤りがありましたらお詫び申し上げます - これは自動翻訳です。
c++ - opencv evaluateRigidTransform:グローバルスケールを取得するには?
私は一連のビデオ フレームを安定させるために openCV の見積もり RigidTransform を使用していますが、これは非常にうまく機能します。
関数は 2x3 変換行列 M を返します。
私が理解している限り、b要素は移動を表し、a要素はスケーリングと回転を行うために使用されます。
私がやりたいことは、カメラのズーム倍率を表す値である M からグローバル スケールを取得することです。値からこれを正しく計算するにはどうすればよいaですか?
私が取得したいものをもう少し明確にするために、ここに例を示します。EstimatorRigidTransform が、最初のフレームに関して、以下の 2 番目のフレームの変換行列 M を計算するとします。
この場合のグローバル ズーム係数は約 2 である必要があります。私の質問は、M からこの値を取得する方法です。
c++ - スムージング モーション パラメータ
私はかなりの数週間、ビデオの安定化に取り組んできました。私がフォローしているアルゴリズムには、基本的に 3 つのステップが含ま
れ
ます
。.
アフィン変換を計算できました。しかし、モーション パラメータのスムージングに行き詰まっています。3 つのパラメーターを滑らかにするスプライン関数を評価できませんでした。
これは、平滑化されたデータ ポイントのグラフです。
グラフに示されているように、目的の結果を得るためにどのようにコーディングすればよいかについての提案やヘルプはありますか?
ios - iPhone 6 で手ぶれ補正をオフにするにはどうすればよいですか?
私のアプリでは、リアルタイムで画像の後処理を行い、この機能を使用せずにソース画像を取得したいと考えています。
誰がその方法を知っているか、それについていくつかのアイデアを持っていますか?
image - B スプライン スムージング
既存の回答を検索しようとしましたが、満足のいくものを見つけることができませんでした (または、単に得られないだけかもしれません)。
人が類似性の質問をしました。しかし、 Smoothing motion parametersという回答が表示されず、このトピックについてコメントできません。
私はかなりの数週間、ビデオの安定化に取り組んできました。私がフォローしているアルゴリズムには、基本的に 3 つのステップが含まれます。
FAST 特徴検出と連続する 2 つのフレーム間のマッチング
一致したキーポイントからアフィン変換 (スケール + 回転 + 平行移動 x + 平行移動 y ) を計算します。
- 3 次スプラインまたは B スプラインを使用してモーション パラメータを滑らかにします。
アフィン変換を計算しました。しかし、モーション パラメータのスムージングに行き詰まっています。
リアルタイム処理で 3 つのパラメーターを滑らかにするスプライン関数を評価できませんでした。
スムージング モーション パラメータの取得方法。
例えば：
2 番目のフレームと 3 番目のフレームの間のモーション パラメータ T2 (r2 : 回転、x2、y2: 水平方向と垂直方向の平行移動) を計算し、B スプラインを使用して 3 つの値を滑らかにします。しかし、それらを平滑化して3つの平滑化された値を取得する方法は想像できません。(次数 p = 30 と仮定)
私を助けてください。どうもありがとう
