stitching_detail算法介绍

已经不负责图像拼接相关工作，有技术问题请自己解决，谢谢。

一、stitching_detail程序运行流程

      1.命令行调用程序，输入源图像以及程序的参数

      2.特征点检测，判断是使用surf还是orb，默认是surf。

      3.对图像的特征点进行匹配，使用最近邻和次近邻方法，将两个最优的匹配的置信度保存下来。

      4.对图像进行排序以及将置信度高的图像保存到同一个集合中，删除置信度比较低的图像间的匹配，得到能正确匹配的图像序列。这样将置信度高于门限的所有匹配合并到一个集合中。

     5.对所有图像进行相机参数粗略估计，然后求出旋转矩阵

     6.使用光束平均法进一步精准的估计出旋转矩阵。

     7.波形校正，水平或者垂直

     8.拼接

     9.融合，多频段融合，光照补偿，

二、stitching_detail程序接口介绍

    img1 img2 img3 输入图像

     --preview  以预览模式运行程序，比正常模式要快，但输出图像分辨率低，拼接的分辨率compose_megapix 设置为0.6

     --try_gpu  (yes|no)  是否使用GPU(图形处理器)，默认为no

/* 运动估计参数 */

    --work_megapix <--work_megapix <float>> 图像匹配的分辨率大小，图像的面积尺寸变为work_megapix*100000，默认为0.6

    --features (surf|orb) 选择surf或者orb算法进行特征点计算，默认为surf

    --match_conf <float> 特征点检测置信等级，最近邻匹配距离与次近邻匹配距离的比值，surf默认为0.65，orb默认为0.3

    --conf_thresh <float> 两幅图来自同一全景图的置信度，默认为1.0

    --ba (reproj|ray) 光束平均法的误差函数选择，默认是ray方法

    --ba_refine_mask (mask)  ---------------

    --wave_correct (no|horiz|vert) 波形校验 水平，垂直或者没有 默认是horiz

     --save_graph <file_name> 将匹配的图形以点的形式保存到文件中， Nm代表匹配的数量，NI代表正确匹配的数量，C表示置信度

/*图像融合参数:*/

    --warp (plane|cylindrical|spherical|fisheye|stereographic|compressedPlaneA2B1|compressedPlaneA1.5B1|compressedPlanePortraitA2B1

|compressedPlanePortraitA1.5B1|paniniA2B1|paniniA1.5B1|paniniPortraitA2B1|paniniPortraitA1.5B1|mercator|transverseMercator)

    选择融合的平面，默认是球形

    --seam_megapix <float> 拼接缝像素的大小 默认是0.1 ------------

    --seam (no|voronoi|gc_color|gc_colorgrad) 拼接缝隙估计方法 默认是gc_color

    --compose_megapix <float> 拼接分辨率，默认为-1

    --expos_comp (no|gain|gain_blocks) 光照补偿方法，默认是gain_blocks

    --blend (no|feather|multiband) 融合方法，默认是多频段融合

    --blend_strength <float> 融合强度，0-100.默认是5.

   --output <result_img> 输出图像的文件名，默认是result,jpg

    命令使用实例，以及程序运行时的提示：

三、程序代码分析

    1.参数读入

     程序参数读入分析，将程序运行是输入的参数以及需要拼接的图像读入内存，检查图像是否多于2张。

    int retval = parseCmdArgs(argc, argv);
    if (retval)
        return retval;

    // Check if have enough images
    int num_images = static_cast<int>(img_names.size());
    if (num_images < 2)
    {
        LOGLN("Need more images");
        return -1;
    }

      2.特征点检测

      判断选择是surf还是orb特征点检测（默认是surf）以及对图像进行预处理（尺寸缩放），然后计算每幅图形的特征点，以及特征点描述子

      2.1 计算work_scale，将图像resize到面积在work_megapix*10^6以下，（work_megapix 默认是0.6）

work_scale = min(1.0, sqrt(work_megapix * 1e6 / full_img.size().area()));

resize(full_img, img, Size(), work_scale, work_scale);

      图像大小是740*830，面积大于6*10^5，所以计算出work_scale = 0.98,然后对图像resize。 

     

     2.2 计算seam_scale，也是根据图像的面积小于seam_megapix*10^6，（seam_megapix 默认是0.1），seam_work_aspect目前还没用到

   seam_scale = min(1.0, sqrt(seam_megapix * 1e6 / full_img.size().area()));
   seam_work_aspect = seam_scale / work_scale; //seam_megapix = 0.1 seam_work_aspect = 0.69

     
    2.3 计算图像特征点，以及计算特征点描述子，并将img_idx设置为i。

  (*finder)(img, features[i]);//matcher.cpp 348
  features[i].img_idx = i;

    特征点描述的结构体定义如下：

	struct detail::ImageFeatures
	Structure containing image keypoints and descriptors.
	struct CV_EXPORTS ImageFeatures
	{
		int img_idx;// 
		Size img_size;
		std::vector<KeyPoint> keypoints;
		Mat descriptors;
	};

    
     2.4 将源图像resize到seam_megapix*10^6，并存入image[]中

        resize(full_img, img, Size(), seam_scale, seam_scale);
        images[i] = img.clone();

    3.图像匹配

       对任意两副图形进行特征点匹配，然后使用查并集法，将图片的匹配关系找出，并删除那些不属于同一全景图的图片。

    3.1 使用最近邻和次近邻匹配，对任意两幅图进行特征点匹配。

    vector<MatchesInfo> pairwise_matches;//Structure containing information about matches between two images. 
    BestOf2NearestMatcher matcher(try_gpu, match_conf);//最近邻和次近邻法
    matcher(features, pairwise_matches);//对每两个图片进行matcher，20-》400 matchers.cpp 502

    介绍一下BestOf2NearestMatcher 函数：

      //Features matcher which finds two best matches for each feature and leaves the best one only if the ratio between descriptor distances is greater than the threshold match_conf.
     detail::BestOf2NearestMatcher::BestOf2NearestMatcher(bool try_use_gpu=false,float match_conf=0.3f,
	                                                     intnum_matches_thresh1=6, int num_matches_thresh2=6)
     Parameters:	try_use_gpu – Should try to use GPU or not
			match_conf – Match distances ration threshold
			num_matches_thresh1 – Minimum number of matches required for the 2D projective
			transform estimation used in the inliers classification step
			num_matches_thresh2 – Minimum number of matches required for the 2D projective
			transform re-estimation on inliers

     函数的定义（只是设置一下参数，属于构造函数）：

BestOf2NearestMatcher::BestOf2NearestMatcher(bool try_use_gpu, float match_conf, int num_matches_thresh1, int num_matches_thresh2)
{
#ifdef HAVE_OPENCV_GPU
    if (try_use_gpu && getCudaEnabledDeviceCount() > 0)
        impl_ = new GpuMatcher(match_conf);
    else
#else
    (void)try_use_gpu;
#endif
        impl_ = new CpuMatcher(match_conf);

    is_thread_safe_ = impl_->isThreadSafe();
    num_matches_thresh1_ = num_matches_thresh1;
    num_matches_thresh2_ = num_matches_thresh2;
}

     以及MatchesInfo的结构体定义：

Structure containing information about matches between two images. It’s assumed that there is a homography between those images.
	struct CV_EXPORTS MatchesInfo
	{
		MatchesInfo();
		MatchesInfo(const MatchesInfo &other);
		const MatchesInfo& operator =(const MatchesInfo &other);
		int src_img_idx, dst_img_idx; // Images indices (optional)
		std::vector<DMatch> matches;
		std::vector<uchar> inliers_mask; // Geometrically consistent matches mask
		int num_inliers; // Number of geometrically consistent matches
		Mat H; // Estimated homography
		double confidence; // Confidence two images are from the same panorama
	};

      求出图像匹配的结果如下（具体匹配参见sift特征点匹配），任意两幅图都进行匹配（3*3=9），其中1-》2和2-》1只计算了一次，以1-》2为准，：

     

       3.2 根据任意两幅图匹配的置信度，将所有置信度高于conf_thresh（默认是1.0）的图像合并到一个全集中。

       我们通过函数的参数 save_graph打印匹配结果如下（我稍微修改了一下输出）：

"outimage101.jpg" -- "outimage102.jpg"[label="Nm=866, Ni=637, C=2.37864"];
"outimage101.jpg" -- "outimage103.jpg"[label="Nm=165, Ni=59, C=1.02609"];
"outimage102.jpg" -- "outimage103.jpg"[label="Nm=460, Ni=260, C=1.78082"];

      Nm代表匹配的数量，NI代表正确匹配的数量，C表示置信度

      通过查并集方法，查并集介绍请参见博文：

      http://blog.youkuaiyun.com/skeeee/article/details/20471949

    vector<int> indices = leaveBiggestComponent(features, pairwise_matches, conf_thresh);//将置信度高于门限的所有匹配合并到一个集合中
    vector<Mat> img_subset;
    vector<string> img_names_subset;
    vector<Size> full_img_sizes_subset;
    for (size_t i = 0; i < indices.size(); ++i)
    {
        img_names_subset.push_back(img_names[indices[i]]);
        img_subset.push_back(images[indices[i]]);
        full_img_sizes_subset.push_back(full_img_sizes[indices[i]]);
    }

    images = img_subset;
    img_names = img_names_subset;
    full_img_sizes = full_img_sizes_subset;

       4.根据单应性矩阵粗略估计出相机参数（焦距）

        4.1 焦距参数的估计

        根据前面求出的任意两幅图的匹配，我们根据两幅图的单应性矩阵H，求出符合条件的f，（4副图，16个匹配，求出8个符合条件的f），然后求出f的均值或者中值当成所有图形的粗略估计的f。

estimateFocal(features, pairwise_matches, focals);

       函数的主要源码如下：

    for (int i = 0; i < num_images; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < num_images; ++j)
        {
            const MatchesInfo &m = pairwise_matches[i*num_images + j];
            if