opencv 基于ORB特征点图像拼接

原创

已于 2022-10-24 09:29:11 修改 · 2.8k 阅读

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#opencv #1024程序员节

于 2022-10-24 09:23:40 首次发布

本文介绍了使用OpenCV和ORB特征匹配技术实现图像的精准拼接，通过提取左右图片的关键点并计算变换矩阵，优化连接处的融合，最终得到自然的拼接结果。

原图


#include <iostream>  
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv.hpp>


using namespace cv;
using namespace std;


void OptimizeSeam(Mat& img1, Mat& trans, Mat& dst);

typedef struct
{
    Point2f left_top;
    Point2f left_bottom;
    Point2f right_top;
    Point2f right_bottom;
}four_corners_t;

four_corners_t corners;

void CalcCorners(const Mat& H, const Mat& src)
{
    double v2[] = { 0, 0, 1 };//左上角
    double v1[3];//变换后的坐标值
    Mat V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2);  //列向量
    Mat V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1);  //列向量

    V1 = H * V2;
    //左上角(0,0,1)
    cout << "V2: " << V2 << endl;
    cout << "V1: " << V1 << endl;
    corners.left_top.x = v1[0] / v1[2];
    corners.left_top.y = v1[1] / v1[2];

    //左下角(0,src.rows,1)
    v2[0] = 0;
    v2[1] = src.rows;
    v2[2] = 1;
    V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2);  //列向量
    V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1);  //列向量
    V1 = H * V2;
    corners.left_bottom.x = v1[0] / v1[2];
    corners.left_bottom.y = v1[1] / v1[2];

    //右上角(src.cols,0,1)
    v2[0] = src.cols;
    v2[1] = 0;
    v2[2] = 1;
    V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2);  //列向量
    V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1);  //列向量
    V1 = H * V2;
    corners.right_top.x = v1[0] / v1[2];
    corners.right_top.y = v1[1] / v1[2];

    //右下角(src.cols,src.rows,1)
    v2[0] = src.col