OpenCV中的全景拼接例程

使用Stitcher类，通过createDefault()方法创建拼接对象，通过stitch()方法执行默认的自动拼接。自动拼接和07年Brown和Lowe发表的论文描述的步骤基本一致，只不过使用的特征提取算法是ORB,而不是慢吞吞、有专利保护的SIFT和SURF。开源万岁！

 

代码内容：设置几张图片，扔到向量里面，然后计算全景图。

opencv-3.0.0源码中没有找到测试图片，很蛋碎。到github上找了下，发现都在[https://github.com/Itseez/opencv_extra](opencv_extra)这个项目下。。使用到了boat1.jpg~boat6.jpg

在fedora22＋i53210+12G内存＋全SSD条件下测试，还是有点慢的，大概５，６秒才出结果。当然，如果只有２张图片，秒出。

代码：

 

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//图像拼接 //哦，这个程序是最简单的拼接，最傻瓜的那种，不必知道拼接的pipeline //只需要调用createDefault()和stitch()方法就可以完成拼接   #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/stitching/stitcher.hpp>   using namespace std; using namespace cv;   string IMAGE_PATH_PREFIX = "/home/chris/Pictures/";   bool try_use_gpu = false; vector<Mat> imgs; string result_name = IMAGE_PATH_PREFIX + "result.jpg";     int main() {     Mat img = imread(IMAGE_PATH_PREFIX + "boat1.jpg");     imgs.push_back(img);     img=imread(IMAGE_PATH_PREFIX+"boat2.jpg");     imgs.push_back(img);     img=imread(IMAGE_PATH_PREFIX+"boat3.jpg");     imgs.push_back(img);     img=imread(IMAGE_PATH_PREFIX+"boat3.jpg");     imgs.push_back(img);     img=imread(IMAGE_PATH_PREFIX+"boat4.jpg");     imgs.push_back(img);     img=imread(IMAGE_PATH_PREFIX+"boat5.jpg");     imgs.push_back(img);     img=imread(IMAGE_PATH_PREFIX+"boat6.jpg");     imgs.push_back(img);       Mat pano;//拼接结果图片     //Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu);     Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(true);     Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);       if (status != Stitcher::OK)     {         cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << endl;         return -1;     }       imwrite(result_name, pano); }   int main_test_feature_algo(){ #ifdef HAVE_OPENCV_XFEATURES2D     cout << "Surf" << endl; #else     cout << "Orb" << endl; #endif }

　　

 

当然你也可以看下opencv-3.0.0/samples/cpp/stitching.cpp的代码

 

效果图：