图像拼接算法技术报告

代码介绍

图像拼接是将多个图像按照一定的顺序和几何变换方法组合在一起，形成一个更大、更完整的图像的过程。通过图像拼接，可以将多个部分图像合并为一个整体，以展示更广阔的视野或提供更全面的信息。

我们先感性地看一组实验结果（静态场景的图像拼接）：

左图	右图	拼接结果

图像拼接的一般步骤：

特征匹配，对读入的两张图片进行特征点匹配。
计算右图到左图的单应矩阵，目的是将两张图片放到同一个平面坐标系下。
将右图乘以单应矩阵之后，便可以将左图拷贝到右图的左侧。
对两图重叠区域进行渐变处理。

具体是怎么提现的，我们可以直接看代码。

输入：

左图	右图

特征匹配

if __name__ == '__main__':

    pic1 = "./aa.png"
    pic2 = "./bb.png"


    img1 = cv.imread(pic1)
    img2 = cv.imread(pic2)
    # cv.imshow("Image1", img1)
    # cv.imshow("Image2", img2)

    print('img1 Dimensions : ', img1.shape)
    print('img2 Dimensions : ', img2.shape)

    # sift提取特征
    sift = cv.SIFT_create(nfeatures=0, nOctaveLayers=3, contrastThreshold=0.04, edgeThreshold=10, sigma=1.6)
    kp1, describe1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
    kp2, describe2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

    # FLANN 进行特征点匹配
    FLANN_INDEX_KDTREE = 0
    indexParams = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
    searchParams = dict(checks=50)
    flann = cv.FlannBasedMatcher(indexParams, searchParams)
    match = flann.knnMatch(describe1, describe2, k=2)

    good = []
    for i, (m, n) in enumerate(match):
        if m.distance < 0.6 * n.distance:
            good.append(m)

    result = cv.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good, None)
    # cv.imshow("matches", result)

这一段是用SIFT将左右图的特征点进行提取，然后使用FLANN进行特征点匹配，最后把好的特征点匹配放在good数组中。

计算右图img2到左图img1的单应矩阵，目的是将两张图片放到同一个平面坐标系下。

src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
ano_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
M, mask = cv.findHomography(ano_pts, src_pts, cv.RANSAC, 5.0)
#把img2变到img1的坐标系下，放在一张大图上。
warpImg = cv.warpPerspective(img2, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], max(img2.shape[0], img1.shape[0])))

这段代码使用右图的特征点ano_pts和左图的特征点src_pts的对应关系计算出二者的单应矩阵M。然后我们对右图进行单应矩阵变换，（放在一张大图上进行变换）。

得到的结果warpImg可视化是这样：

之后我们可以将左图img1直接覆盖到warpImg的左区域。（覆盖这个概念下文还会提到，这里也可以对两张图片进行曝光补偿，然后再进行覆盖。使得看起来更加协调）

def direct_stiching(warpImg, img1):
    direct = warpImg.copy()
    direct[0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1]] = img1 # 左区域赋值为img
    return direct

direct结果可视化是这样：
lan1.jpgdirect

但是由于一些光线的变化等因素，两张图的色调不一致，导致左图的右边界显得很突兀。

因此我们也可以处理两张图片的重叠区域，本质上是两张图像重叠像素根据距离的一个加权融合。

def optimize_stiching(warpImg, img1):

    # 重叠部分进行过渡处理。
    rows, cols = img1.shape[:2]

    left = 0    # 开始重叠的最左端
    right = cols # 开始重叠的最右端，默认就是img1的最右端

    for col in range(0, cols): # 找到重叠的最左端
        if img1[:, col].any() and warpImg[:, col].any():
            left = col
            break

    res = np.zeros([rows, cols, 3], np.uint8)

    for row in range(0, rows):
        for col in range(left, right):
            # 如果左图没有像素点，就赋值为右图像素点
            if not img1[row, col].any():
                res[row, col] = warpImg[row, col]
            # 如果右图没有像素点就赋值为左图像素点
            elif not warpImg[row, col].any():
                res[row, col] = img1[row, col]
            # 如果都有像素点，就进行二者的权融合，alpha代表距离谁更近，谁的权重更大
            else:
                srcImgLen = float(abs(col - left))
                testImgLen = float(abs(col - right))
                alpha = srcImgLen / (srcImgLen + testImgLen)
                res[row, col] = np.clip(img1[row, col] * (1 - alpha) + warpImg[row, col] * (alpha), 0, 255)

    warpImg[0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1]] = res

    return warpImg

可视化

lan1.jpgoptmize

动态物体

当重叠区域存在动态物体时，由于重叠区域的加权融合，所以动态物体会出现“鬼影”：

与opencv Image Stich官方函数对比

静态物体

左图	右图	My_result	Opencv_result

结果看起来相差不大，但是我的代码还是在某些情况下出现一些鬼影（比如第三张图），初步怀疑是加权那里做的不够好。然后我的代码速度还很慢。

动态物体

当场景中存在动态物体时，前面分析过，我的算法很明显会出现鬼影，但是opencv的代码却没有。

左图	右图

My_result（有鬼影）	Opencv_result

探索

为了解决我代码的鬼影问题，阅读了一下opencv的Stich源码，本来是想着debug一行行地去看的，但是不知道为什么没法进入opencv内部的函数，点击 step into就直接跳到下一行了，查了一下，好像在编译opencv的时候得加上debug参数，还不一定能成功。

核心代码应该是在stich.cpp的第322行：

"Compensate exposure"（曝光补偿）是指对图像进行调整以实现曝光一致性的过程。在拼接全景图像时，不同输入图像可能具有不同的曝光水平，这可能会导致最终拼接结果中出现不连贯或明显的亮度差异。为了解决这个问题，代码中的"Compensate exposure"部分对每个图像进行曝光补偿，以使其在全景图中的曝光水平更加一致。

// Compensate exposure
exposure_comp_->apply((int)img_idx, corners[img_idx], img_warped, mask_warped);
LOGLN(" compensate exposure: " << ((getTickCount() - pt) / getTickFrequency()) << " sec");

继续深入看了一下，不求甚解。大概是计算了一些东西，然后把这个东西应用在每个输入图像上，使得他们的曝光是一致的，然后使用曝光补偿的图片进行拼接。（实在看不懂啊)

其实说到这也就解释了为什么我的算法会有鬼影，而opencv不会。因为我的是加权平均，所以重叠区域的两张图片都会起作用；但是opencv的是曝光补偿，因此拼接后，重叠区域的像素会直接选择某一张图片的全部像素。

拿这个demo举个例子：

左图有一个黑笔涂抹的水印，而右图有一个 Beutiful school的水印。(可能需要放大才能看清)

我们可以看到，拼接图片重叠区域中左图的黑笔涂抹被右图的beautiful school完全覆盖了，也就是说重叠区域完全选用了右图的像素，结合下方的AOMI水印也能证明这一点。这个实验也解释了为什么opencv没有鬼影的出现。

总结

本篇博客先是介绍了图像拼接的一般流程：

特征匹配，对读入的两张图片进行特征点匹配。

计算右图到左图的单应矩阵，目的是将两张图片放到同一个平面坐标系下。

将右图乘以单应矩阵之后，便可以将左图拷贝到右图的左侧。

对两图重叠区域进行渐变处理。

然后给出了自己手写方法和opencv官方代码的对比。

我的方法	官方方法
静态场景效果好	静态场景效果好
速度非常慢	速度很快
动态物体会有鬼影	无鬼影

然后在探索小节通过阅读opencv的源码解释了为什么动态物体出现时我的会有鬼影，而opencv stich不会，本质上是算法的思想不同。

我的代码慢的主要原因有两个：

使用Python写的，而官方方法我用的C++
加权处理重叠区域代码，是一个个像素处理的，但其实这里是可以并行的。

Refer

[1]https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7411961.html

[2]https://www.cnblogs.com/empolder-minoz/p/14772234.html

[3]https://docs.opencv.org/4.x/d1/d46/group__stitching.html

附录

my_code.py

# 图像拼接
import cv2 as cv
import numpy as np

MIN = 10


def direct_stiching(warpImg, img1):
    direct = warpImg.copy()
    direct[0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1]] = img1
    return direct


def optimize_stiching(warpImg, img1):

    # 重叠部分进行过渡处理。
    rows, cols = img1.shape[:2]

    left = 0    # 开始重叠的最左端
    right = cols # 开始重叠的最右端，默认就是img1的最右端

    for col in range(0, cols): # 找到重叠的最左端
        if img1[:, col].any() and warpImg[:, col].any():
            left = col
            break

    res = np.zeros([rows, cols, 3], np.uint8)

    for row in range(0, rows):
        for col in range(0, right):
            # 如果左图没有像素点，就赋值为右图像素点
            if not img1[row, col].any():
                res[row, col] = warpImg[row, col]
            # 如果右图没有像素点就赋值为左图像素点
            elif not warpImg[row, col].any():
                res[row, col] = img1[row, col]
            # 如果都有像素点，就进行二者的权融合，alpha代表距离谁更近，谁的权重更大
            else:
                srcImgLen = float(abs(col - left))
                testImgLen = float(abs(col - right))
                alpha = srcImgLen / (srcImgLen + testImgLen)
                res[row, col] = np.clip(img1[row, col] * (1 - alpha) + warpImg[row, col] * (alpha), 0, 255)

    warpImg[0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1]] = res

    return warpImg


if __name__ == '__main__':

    pic1 = "./dong1.png"
    pic2 = "./dong2.png"


    img1 = cv.imread(pic1)
    img2 = cv.imread(pic2)
    # cv.imshow("Image1", img1)
    # cv.imshow("Image2", img2)

    print('img1 Dimensions : ', img1.shape)
    print('img2 Dimensions : ', img2.shape)

    # sift提取特征
    sift = cv.SIFT_create(nfeatures=0, nOctaveLayers=3, contrastThreshold=0.04, edgeThreshold=10, sigma=1.6)
    kp1, describe1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
    kp2, describe2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

    # FLANN 进行特征点匹配
    FLANN_INDEX_KDTREE = 0
    indexParams = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=4)
    searchParams = dict(checks=32)
    flann = cv.FlannBasedMatcher(indexParams, searchParams)
    match = flann.knnMatch(describe1, describe2, k=2)

    good = []
    for i, (m, n) in enumerate(match):
        if m.distance < 0.6 * n.distance:
            good.append(m)

    result = cv.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good, None)
    # cv.imshow("matches", result)

    # RANSAC:findhomography
    if len(good) > MIN:
        src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
        ano_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
        M, mask = cv.findHomography(ano_pts, src_pts, cv.RANSAC, 5.0)
        warpImg = cv.warpPerspective(img2, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], max(img2.shape[0], img1.shape[0])))       #把img2变到img1的坐标系下，放在一张大图上。

        direct = direct_stiching(warpImg, img1)    # 直接将左图覆盖warpImg的左区域
        optimize = optimize_stiching(warpImg, img1)  # 左图和右图的重叠区域进行加权融合


        # cv.imshow("direct_main", direct)
        # cv.imshow("optimize_main", optimize)

        cv.imwrite(pic1.split(".png")[0] + "direct.png", direct)
        cv.imwrite(pic1.split(".png")[0] + "optmize.png", warpImg)
        print("result saved!")
        cv.waitKey()
        cv.destroyAllWindows()

    else:
        print("not enough matches!")

opnecv_stich.cpp

#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/stitching.hpp"
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
bool divide_images = false;
Stitcher::Mode mode = Stitcher::PANORAMA;
vector<Mat> imgs;
string result_name = "result.jpg";
void printUsage(char** argv);
int parseCmdArgs(int argc, char** argv);

int main(int argc, char* argv[])
{
    int retval = parseCmdArgs(argc, argv);
    if (retval) return EXIT_FAILURE;
    Mat pano;
    Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode);
    Stitcher::Status status = stitcher->stitch(imgs, pano);
    if (status != Stitcher::OK)
    {
        cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }
    imwrite(result_name, pano);
    cout << "stitching completed successfully\n" << result_name << " saved!";
    return EXIT_SUCCESS;
}
void printUsage(char** argv)
{
    cout <<
         "Images stitcher.\n\n" << "Usage :\n" << argv[0] <<" [Flags] img1 img2 [...imgN]\n\n"
                                                            "Flags:\n"
                                                            "  --d3\n"
                                                            "      internally creates three chunks of each image to increase stitching success\n"
                                                            "  --mode (panorama|scans)\n"
                                                            "      Determines configuration of stitcher. The default is 'panorama',\n"
                                                            "      mode suitable for creating photo panoramas. Option 'scans' is suitable\n"
                                                            "      for stitching materials under affine transformation, such as scans.\n"
                                                            "  --output <result_img>\n"
                                                            "      The default is 'result34.jpg'.\n\n"
                                                            "Example usage :\n" << argv[0] << " --d3 --mode scans img1.jpg img2.jpg\n";
}

int parseCmdArgs(int argc, char** argv)
{
    if (argc == 1)
    {
        printUsage(argv);
        return EXIT_FAILURE;
    }
    for (int i = 1; i < argc; ++i)
    {
        if (string(argv[i]) == "--help" || string(argv[i]) == "/?")
        {
            printUsage(argv);
            return EXIT_FAILURE;
        }
        else if (string(argv[i]) == "--d3")
        {
            divide_images = true;
        }
        else if (string(argv[i]) == "--output")
        {
            result_name = argv[i + 1];
            i++;
        }
        else if (string(argv[i]) == "--mode")
        {
            if (string(argv[i + 1]) == "panorama")
                mode = Stitcher::PANORAMA;
            else if (string(argv[i + 1]) == "scans")
                mode = Stitcher::SCANS;
            else
            {
                cout << "Bad --mode flag value\n";
                return EXIT_FAILURE;
            }
            i++;
        }
        else
        {
            Mat img = imread(samples::findFile(argv[i]));
            if (img.empty())
            {
                cout << "Can't read image '" << argv[i] << "'\n";
                return EXIT_FAILURE;
            }
            if (divide_images)
            {
                Rect rect(0, 0, img.cols / 2, img.rows);
                imgs.push_back(img(rect).clone());
                rect.x = img.cols / 3;
                imgs.push_back(img(rect).clone());
                rect.x = img.cols / 2;
                imgs.push_back(img(rect).clone());
            }
            else
                imgs.push_back(img);
        }
    }
    return EXIT_SUCCESS;
}

posted @ 2023-06-14 19:47 CuriosityWang 阅读(523) 评论(0) 编辑收藏举报

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动态物体

与opencv Image Stich官方函数对比

静态物体

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