初学opencv心得:imshow中断退出问题和stitcher报错问题

初学者在使用OpenCV进行图片拼接时遇到imshow中断和stitcher错误的问题。通过检查配置,发现是缺少某些库导致imshow报错,去掉附加依赖项中不适用的lib文件解决了问题。而stitcher报错ERR_NEED_MORE_IMAGES,经过多次尝试发现可能是资源未释放导致,重启IDE后问题解决。此外,发现文件夹结构也可能影响程序运行。总结中提到,stitcher拼接速度较慢,并给出了一种改进代码稳定性的方式,即逐步合并图片。

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      初学,为了联系代码,写了个小程序,很小很小。就是遍历目录,将目录中的.jpg图片拼接在一起,但是程序一运行到imshow函数就中断退出,调试了半天,发现图片没有正常读取,所以imshow报错了。发现了问题后,又不知道怎么解决。正当郁闷时,想到opencv是不是配置出现了问题,于是在属性的链接里,把所有的链接器-》输入-》附加依赖项中的lib文件中,没有d的都去掉。结果瞬间程序运行顺畅。我靠,opencv配置太麻烦了,每次都需要重新配置,因为建立的是win32程序,我的机器是64位,每次修改64位时都需要重新配置一次,配置有偏差的话程序就运行报错。崩溃!也算积累经验了。

     紧接着stitcher又出现了问题。运行后好半天都不懂,于是终止了程序。把文件夹下的图片减少一些。本以为没问题了,结果程序运行到stitcher就报错退出。反复调试还是这个问题。status显示ERR_NEED_MORE_IMAGES。难道是图片少了?加几张,也不对。反复的调呀,反复的调。其实都没有问题,可能是图片或者程序强制退出后,需要一段时间释放资源之类的东西,在这段时间内,有些资源是被占用的,运行程序就报错。退出VS2010,重新编译一次,程序运行就正常了。这么个小程序,连写带调用了四个小时。情何以堪呀。(ps:还发现一个问题,文件夹下如果还有文件夹可能会报错的。)

     总结:stitcher函数使用方式建立一个imgs向量,将读取的mat图片用push_back压到imgs中。然后就是stitcher自己去拼接了。但是拼接的速度不敢恭维,两张图片大概需要7-8秒的时间。我用的是3872*2592大小的图片,用了27张拼接,跑了好久,现在还没跑完,所以没事干写博客记录这次不算成功的体验。

    程序出现一些诸如图片已多就无法拼接的问题。一种原因是可能图片没有重叠部分,因此无法拼接。还有就是可能函数的问题。为了解决这个问题,更安全的运行程序,对代码进行微调,就是先压进两张照片,然后再执行合并过程,之后每找到一张图片就合并一次,这样,

### 使用 OpenCV 实现四张图片融合 为了实现四张图片的融合,可以采用多种技术路径。一种常见的方式是先将相邻的两张图进行初步拼接,再逐步扩展到全部四张图像。具体来说: 对于每一对要拼接的图像,需执行如下操作流程[^5]: - **读入待拼接的图片并调整大小** ```python import cv2 as cv img1 = cv.imread('image1.jpg') img2 = cv.imread('image2.jpg') resized_img1 = cv.resize(img1, (800, 600)) resized_img2 = cv.resize(img2, (800, 600)) ``` - **特征点检测与描述子计算** 利用SIFT或SURF算法提取各幅输入图像中的显著位置作为特征点,并生成对应的描述向量。 ```python sift = cv.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(resized_img1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(resized_img2, None) ``` - **匹配对应关系** 借助FLANN或其他快速近似最近邻搜索工具寻找最佳配对组合。 ```python index_params = dict(algorithm=1, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) ``` - **筛选高质量匹配项** 仅保留那些满足一定比例测试条件下的候选集。 ```python good_matches = [] for m,n in matches: if m.distance < 0.7*n.distance: good_matches.append(m) ``` - **估计单应性矩阵H** 基于RANSAC随机抽样一致性算法求解最优转换参数。 ```python src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches ]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches ]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv.findHomography(src_pts, dst_pts, cv.RANSAC, 5.0) ``` - **应用仿射变换** 根据所得单应性矩阵对目标图像实施几何校正。 ```python h,w = resized_img1.shape[:2] pts = np.float32([[0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0]]).reshape(-1,1,2) dst = cv.perspectiveTransform(pts,M) resized_img2_warped = cv.warpPerspective(resized_img2, M, (w*2, h)) ``` 当完成了任意两个视图间的初次缝合后,可继续重复上述过程直至所有给定素材都被纳入最终合成成果之中。值得注意的是,在处理超过三张以上的照片时,可能还需考虑全局优化策略以确保整体结构的一致性连贯性。 另外,如果追求更简便的操作体验,则可以直接调用OpenCV内置的`Stitcher`类来进行自动化批量拼接作业[^1]。 #### 示例代码片段展示如何创建并配置 `Stitcher` 对象用于多帧影像组装任务: ```cpp Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(Stitcher::PANORAMA); vector<Mat> imgs; imgs.push_back(image_1); imgs.push_back(image_2); // Add more images here... Mat pano; Stitcher::Status status = stitcher->stitch(imgs, pano); if(status == Stitcher::OK){ imshow("Panorama", pano); } else { cout << "Error during stitching." << endl; } waitKey(); ``` 此段程序能够高效便捷地完成从加载源文件至显示最终全景效果图整个工作流,特别适合初学者尝试实践。
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