计算机视觉--全景图像的拼接

本文介绍了全景图像拼接的原理,包括鱼眼全景摄像机和多镜头全景摄像机的区别,以及图像获取、鱼眼图像矫正、图片匹配、图像融合等步骤。提供了使用Python的PCV库进行全景图像拼接的代码示例,并探讨了不同场景下的应用,如室外和室内。此外,还提到了最大流最小割方法在解决图像拼接重影问题中的应用。

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全景拼接原理的介绍

全景视图是指在一个固定的观察点,能够提供水平方向上方位角360度,垂直方向上180度的自由浏览 (简化的全景只能提供水平方向360度的浏览)。目前市场中的全景摄像机主要分为两种:鱼眼全景摄像机和多镜头全景摄像机。鱼眼全景摄像机是由单传感器配套特殊的超广角鱼眼镜头,并依赖图像校正技术还原图像的鱼眼全景摄像机。鱼眼全景摄像机最终生成的全景图像即使经过校正也依然存在一定程度的失真和不自然。多镜头全景摄像机可以避免鱼眼镜头图像失真的缺点,但是或多或少也会存在融合边缘效果不真实、角度有偏差或分割融合后有"附加"感的缺撼。

步骤

图像获取通过相机取得图像。通常需要根据失真较大的鱼眼镜头和失真较小的窄视角镜头决定算法处理方式。单镜头和多镜头相机在算法处理上也会有一定差别。鱼眼图像矫正若相机镜头为鱼眼镜头,则图像需要进行特定的畸变展开处理。图片匹配根据素材图片中相互重叠的部分估算图片间匹配关系。主要匹配方式分两种:A.与特征无关的匹配方式。最常见的即为相关性匹配。B.根据特征进行匹配的方式。最常见的即为根据SIFT,SURF等素材图片中局部特征点,匹配相邻图片中的特征点,估算图像间投影变换矩阵。图像融合对拼接得到的全景图进行融合处理。全景图像投射将合成后的全景图投射至球面、柱面或立方体上并建立合适的视点,实现全方位的视图浏览。
全景图像拼接具体实现代码:
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 = [‘Univ’+str(

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