全景拼接的实现

博客讲述了作者在实现全景图拼接过程中遇到的维度不匹配错误,通过调整图片尺寸解决问题。分享了室外全景图的拼接效果,包括落差小的平稳结果和落差大时遇到的问题,如图片像素过高和特征匹配不足。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

根据官方代码行修改后:

from pylab import *
from numpy import *
from PIL import Image

# If you have PCV installed, these imports should work
from PCV.geometry import homography, warp
from PCV.localdescriptors import sift

"""
This is the panorama example from section 3.3.
"""

# set paths to data folder
featname = ['hu'+str(i+1)+'.sift' for i in range(5)] 
imname = ['hu'+str(i+1)+'.jpg' for i in range(5)]

# extract features and match
l = {}
d = {}
for i in range(5): 
    sift.process_image(imname[i],featname[i])
    l[i],d[i] = sift.read_features_from_file(featname[i])

matches = {}
for i in range(4):
    matches[i] = sift.match(d[i+1],d[i])

# visualize the matches (Figure 3-11 in the book)
for i in range(4):
    im1 = array(Image.open(imname[i]))
    im2 = array(Image.open(imname[i+1]))
    figure()
    sift.plot_matches(im2,im1,l[i+1],l[i],matches[i],show_below=True)


# function to convert the matches to hom. points
def convert_points(j):
    ndx = matches[j].nonzero()[0]
压缩包中包含的具体内容: 对给定数据中的6个不同场景图像,进行全景拼接操作,具体要求如下: (1) 寻找关键点,获取关键点的位置和尺度信息(DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现;请参照该算子,自行编写程序实现Harris-Laplacian检测子)。 (2) 在每一幅图像中,对每个关键点提取待拼接图像的SIFT描述子(编辑SIFTDescriptor.m文件实现该操作,运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件检查实现结果)。 (3) 比较来自两幅不同图像的SIFT描述子,寻找匹配关键点(编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子间的Euclidean距离,实现该操作,运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查实现结果)。 (4) 基于图像中的匹配关键点,对两幅图像进行配准。请分别采用最小二乘方法(编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该操作,运行EvaluateAffineMatrix.m文件检查实现结果)和RANSAC方法估计两幅图像间的变换矩阵(编辑RANSACFit.m 文件中的ComputeError()函数实现该操作,运行TransformationTester.m文件检查实现结果)。 (5) 基于变换矩阵,对其中一幅图像进行变换处理,将其与另一幅图像进行拼接。 (6) 对同一场景的多幅图像进行上述操作,实现场景的全景拼接(编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作)。可以运行StitchTester.m查看拼接结果。 (7) 请比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果。图像拼接的效果对实验数据中的几个场景效果不同,请分析原因。 已经实现这些功能,并且编译运行均不报错!
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