双摄像头的实时视频拼接及目标跟踪（一）

最新推荐文章于 2025-03-18 16:49:12 发布
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分类专栏： 视频实时拼接 图像拼接 文章标签： 视频拼接 图像拼接 目标跟踪 视频回溯 实时拼接
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28901541/article/details/83445399
版权
本文介绍了使用opencv进行双摄像头图像拼接的算法，包括特征点检测、匹配、相机参数计算、投影变换、曝光补偿、缝合线估计和图像融合。通过实验对比了SURF和ORB的性能，以及各种投影方式、缝合线寻找方法和融合技术，探讨了速度与质量的平衡。

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本文为优快云原创文章，转载请注明出处

本章主要讲opencv stitching_detail的图像拼接算法

对原理性的东西不多赘述，具体可以参见该大佬的文章
https://blog.youkuaiyun.com/zhaocj/article/details/78798687

关于目前的全景拼接算法综述，可参考知乎大佬全面的叙述：https://www.zhihu.com/question/34535199/answer/135169187

本文的图像拼接是基于opencv的图像拼接，对6幅图进行拼接，效果如下，
在这里插入图片描述
6图拼接效果

给出一个opencv全景拼接器的下载链接，可达到上图效果，其中包含下面博文的图片素材
https://download.youkuaiyun.com/download/qq_28901541/10747238

其opencv的拼接速度极慢，博主对其进行了一定的优化，使得速度大为提升，并对比了各个算法的速度和质量优劣，并给出了实验数据，流程分为以下几步：
图像拼接算法流程图
图像拼接算法流程图

特征点检测与提取算法的介绍

opencv中采用了SURF,ORB进行特征点提取，如果装的是opencv2.0版本，则可以直接用SURF，如果是3.0版本，则需要下载相应的contrib库进行安装。

原理不赘述，给出其实验结果对比和分析，
原始图像
原始图像1
在这里插入图片描述

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07-19 5849
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双摄像头的实时视频拼接及目标跟踪（七）
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系统实现 本文为优快云原创文章，转载请注明出处 本文为优快云原创文章，转载请注明出处 本文为优快云原创文章，转载请注明出处 邮箱：yi_wei_jian@163.com 作者：Y.W.jian 考虑拼接速度以及拼接质量，默认选择ORB算法进行特征点提取，选择柱面投影进行图像投影变换，选择图割法进行最大流检测，渐入渐出法进行融合。根据实际场景出现的效果再做相应的方法调整。 流程图 系统流程图...
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图像拼接（九）：双摄像头实时视频拼接（单应变换模型）
czl389的专栏
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czl389的专栏
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【双目相机同目标追踪】
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的
双摄像头的实时视频拼接及目标跟踪（六）
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10-27 4234
对实时拼接好的视频进行实时目标跟踪 对拼接好的视频帧还需做目标跟踪处理，即画一个矩形框选定图像中目标，之后在每帧图像中，该矩形框都会出现在目标上。 目标跟踪算法现状 可参考该大神的文章https://www.zhihu.com/question/26493945/answer/156025576 目标跟踪分短期（Short-Term）跟踪、长期（Long-Term）跟踪，又可分为单目标跟踪和多目标...
2024年最新双摄像头的实时视频拼接及目标跟踪（一）_监控视频拼接实时(1)，网络相关+C C++三方库的源码分析+数据结构与算法
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opencv中采用了SURF,ORB进行特征点提取，如果装的是opencv2.0版本，则可以直接用SURF，如果是3.0版本，则需要下载相应的contrib库进行安装。原理不赘述，给出其实验结果对比和分析，原始图像1SURF特征点提取网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！
双摄像头的实时视频拼接及目标跟踪（五）
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#include "stdafx.h" #include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/legacy/legacy.hpp" #include &lt;iostream&gt; using namespace cv; using namespa...
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OpenCV自带的stitching模块在追求拼接质量方面已经做得很好了，但是实时性不够，即使是拼接两幅图像。比如源程序拼接两幅640*480分辨率的图像，拼接时间为4.78″。对stitching_detailed.cpp源码进行改造，有利于提高实时性的举措有： 调节初始化参数。比如使用GPU，这个需要重新编译OPenCV库。 减少视频帧的分辨率。减少为320*240。 将特征提取、匹配、变换矩阵
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实时视频拼接是将多个前端摄像机传过来的视频流和图实时处理，通过拉伸、切割、合成等技术手段，去除视频流中的重合部分，校正可能存在的变形，最终将这些视频流拼接成一幅高分辨率、无缝衔接的视频图像。这个过程主要由前端采集子系统、后端管理子系统等组成，能够实现多路视频流的实时同步处理，并输出一个完整的全景视频。实时视频拼接技术广泛应用于监控系统、智能交通、安防监控、医学图像等领域，提供更广阔的视野和更全面的信息。可以支持多画面拼接；相关技术有鱼眼矫正、畸变矫正、透视变换、视频裁切、视频裁剪等，可以输出一路视频流。
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