問題タブ [image-stitching]

そこで、マイクロチップの顕微鏡で撮った画像をつなぎ合わせようとしていますが、すべての機能を揃えるのは非常に難しいです。私はすでに2つの隣接する画像の間に50％のオーバーラップがありますが、それでも、それが常に適切であるとは限りません。

私は、OpenCVでSURFを使用して、キーポイントを抽出し、同形異義語の行列を見つけています。しかし、それでも、それは許容できる結果にはほど遠いです。

私の目的は、2x2の画像を完全につなぎ合わせることができるようにすることです。このようにして、最終的な画像が得られるまで、このプロセスを再帰的に繰り返すことができます。

何か提案はありますか？この問題に取り組むための優れたアルゴリズム。または、画像を変換して、画像からより適切なキーポイントを抽出できるようにする方法かもしれません。しきい値で遊んでください（より多くのキーポイントを取得するために小さいもの、または大きいもの？）。

今のところ、私のアプローチは、最初に2つの2x1画像をステッチしてから、これら2つをステッチすることです。それは私たちが望むものに近いですが、それでも受け入れられません。また、問題は、以前は「ソース」であった画像（2番目の画像がマトリックスで変換されてその画像と重なる）が少しずれていないか、その画像に小さな角度があり、結果全体に影響を与える可能性があることです。 。

任意の助けや提案をいただければ幸いです。特に、OpenCVとSURFを使用できるソリューション（他のライブラリに完全に反対していなくても...プロジェクトのほとんどがそれを使用して開発されているだけです）。

ありがとう！

DOS 2Dコンピューターゲームのスクリーンショットとして順番に撮影された非常に多くの小さな画像（360x192）があります。それらはまともなオーバーラップを持っており、私はそれらを1つの大きなコンポジットにつなぎ合わせたいと思います。その性質上、後続の各画像は、次または前の画像よりもピクセル単位で完全にフィットします。そのため、回転、伸縮、歪みは必要ありません。

写真のパノラマをつなぎ合わせるためのソフトウェアはたくさんあります。しかし悲しいことに、それらのすべては、明示的にそうしないように指示されている場合でも、ある程度の歪みを適用します。

ピクセルパーフェクトなステッチをしようとするソフトウェアはありますか？

現在、画像のスティッチングに標準の位相相関を使用しています。通常の結果が得られますが、ハードイメージでは間違った結果が得られますが、ImageJ（FIJI）のStitch 2Dプラグインは、ほとんどの場合、良好な結果をもたらします。このペーパーで説明されているプラ​​グインで使用されるアルゴリズムhttp://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/11/1463.full.pdf しかし、私はそれを理解することはできません。「しかし、実際の画像では、F-1（Q）には、相関性の高い異なる平行移動を示すいくつかのピークが含まれています。さらに、各ピークは、フーリエ空間の周期性により、8つの異なる可能な平行移動（3D）を表します。正しいシフトを決定するため、F-1（Q）からn個の最も高い極大値（3×3×3近傍）を選択し、画像A、Bの重なり合う領域の相互相関によって8つの可能な平行移動を評価します。 2つの画像間の変換として、最も高い相関が選択されます。いずれのピークも特定の制限を超えていない場合、タイルは重複していないと見なされます。」誰かがそれを実装する方法を説明できますか？

画像のスティッチングに位相相関を使用すると、テスト データの大部分で良好な結果が得られます。画像の左右と上下のペアをステッチするだけです（シフトのみ）しかし、奇妙な動作がいくつかあります。最初の奇妙な座標、座標を変換する必要があります

次に、ハミング ウィンドウの使用法では、左右のステッチにハミング ウィンドウを使用すると (悪い場合でも) うまく機能するように見えますが、上下にハミング ウィンドウを使用すると (良い場合でも) うまく機能しません。また、LR と TB の個々のケースを分離する必要はないと思います。位相相関だけで全体的な最大値が得られることを期待していますが、FFT または位相相関の理解に誤りがあるようです。これが私が使用するコードですhttp://codepaste.ru/9415/

画像のつなぎ合わせの背後にある理論を学ぼうとしていたところ、2 つの画像だけをつなぎ合わせる方法に関する記事を見つけました。イメージ スティッチングに関する優れた論文を発表した Lowe など、スティッチングに関する多くの論文を読みました。しかし、常に欠けていることが 1 つあります。複数の画像がどのように一致するかということです。それは他のすべての画像の最初の画像であり、それらをつなぎ合わせてから、残りの画像のセットでその結果ですか? 誰かが私の疑いを晴らすことができれば、それは素晴らしいことです

ホモグラフィを計算し、透視変換を取り出しました。1つのウィンドウに2つの画像を2つ表示できますが、それらをマージすることはできません.ここに私の画像例があります->

私が使用しているコード thiscode ->

問題は、roiImgResult_right に与えている座標にあると思います。

出力画像は -> ご覧のとおり、画像が正しく結合されておらず、右側に黒い領域があります。それを削除するにはどうすればよいですか?

Visual Studio2008でOpenCV2.3.1を使用して、2台以上（現在は3台または4台）のカメラからの画像をリアルタイムでつなぎ合わせることを考えています。

しかし、私はそれがどのように行われるのか興味があります。

最近、私は特徴ベースの画像スティッチング方法のいくつかの技術を研究しました。

それらのほとんどは、少なくとも次の手順を必要とします。

1.特徴検出2.特徴マッチング3.ホモグラフィの発見4.ターゲット画像から参照画像への変換...など

今、私が読​​んだテクニックのほとんどは「1回」の画像のみを扱いますが、いくつかのカメラからキャプチャされた一連の画像を扱いたいので、「リアルタイム」にしたいです。

これまでのところ、それはまだ混乱しているように聞こえるかもしれません。私は詳細を説明しています：

3台のカメラを異なる角度と位置に配置しますが、リアルタイムのビデオスティッチングを構築するには、それぞれのカメラが隣接するカメラとオーバーラップする領域を持っている必要があります。

私がやりたいのは、ASIFTが使用されている次のリンクのコンテンツと同様です。

http://www.youtube.com/watch?v=a5OK6bwke3I

そのビデオの所有者に相談しようとしましたが、彼からの返信はありませんでした:(。

画像ステッチ方法を使用してビデオステッチを処理できますか？ビデオ自体は一連の画像で構成されているので、これは可能かと思います。ただし、特徴点の検出は、使用する特徴検出器（SURF、SIFT、ASIFTなど）に関係なく、非常に時間がかかるようです。これは、リアルタイムのビデオスティッチングを行う可能性を疑わせます。

OpenCV関数とC++を使用して2つの画像をつなぎ合わせました。現在、最終的な画像に大きな黒い部分が含まれているという問題に直面しています。

最終的な画像は、有効な部分を含む長方形である必要があります。私の画像は次のとおりです。

黒い部分を削除するにはどうすればよいですか？

私はopencvでキーポイントの検出とマッチングを行って2つの画像をつなぎ合わせています。

画像が小さい場合はうまくいきます。しかし、より大きな画像を扱う場合、検出されるキーポイントの数が増えるため、それらを一致させるのに多くの時間がかかります。しかし、画像をつなぎ合わせるために、それほど多くのキーポイントは必要ないようです。効率を上げるために、限られた数のキーポイントのみを検出する方法はありますか？

コードでは、SiftFeatureDetectorとSiftDiscriptorExtractorを使用して、キーポイントを検出し、記述子を抽出します。

よろしく。

2 つの画像の小さな断片を一緒にブレンドするにはどうすればよいですか?

私がやっていることは、重複する 2 つの画像をつなぎ合わせることです。画像を特定のオフセットでつなぎ合わせるコードがあります。それを滑らかにして、1 つの素敵な画像のように見せるだけです。私が理解していることから、PIL ブレンドはそれらが同じ次元である場合にのみ機能し、これを行う簡単な方法があるはずです。