计算机视觉-【opencv】教程代码 —features2D（5）旋转相机的基本全景拼接

基本全景拼接

panorama_stitching_rotating_camera.cpp 将第二张图像进行透视变换后与第一张图像拼接

#include <iostream>  // 包含了一些用于输入输出的函数
#include <opencv2/core.hpp>  // 包含了OpenCV核心库的一些常用类和函数
#include <opencv2/imgproc.hpp>  // 包含了图像处理的一些类和函数，如图像直方图、滤波、颜色变换等
#include <opencv2/highgui.hpp>  // 包含了GUI绘制函数和一些文件输入输出函数与图片展示函数。


using namespace std;  // 使用标准库命名空间
using namespace cv;  // 使用OpenCV库命名空间


namespace  // 匿名命名空间
{
void basicPanoramaStitching(const string &img1Path, const string &img2Path)  // 定义一个基本全景图拼接的函数
{
    Mat img1 = imread( samples::findFile( img1Path ) );  // 读取第一张图片，并进行文件路径查找
    Mat img2 = imread( samples::findFile( img2Path ) );  // 读取第二张图片，并进行文件路径查找


    // 定义第一张图片的摄像头位置信息
    Mat c1Mo = (Mat_<double>(4,4) << 0.9659258723258972, 0.2588190734386444, 0.0, 1.5529145002365112,
                                     0.08852133899927139, -0.3303661346435547, -0.9396926164627075, -0.10281121730804443,
                                     -0.24321036040782928, 0.9076734185218811, -0.342020183801651, 6.130080699920654,
                                     0, 0, 0, 1);


    // 定义第二张图片的摄像头位置信息
    Mat c2Mo = (Mat_<double>(4,4) << 0.9659258723258972, -0.2588190734386444, 0.0, -1.5529145002365112,
                                     -0.08852133899927139, -0.3303661346435547, -0.9396926164627075, -0.10281121730804443,
                                     0.24321036040782928, 0.9076734185218811, -0.342020183801651, 6.130080699920654,
                                     0, 0, 0, 1);


    // 定义相机的内参信息
    Mat cameraMatrix = (Mat_<double>(3,3) << 700.0, 0.0, 320.0,
                                             0.0, 700.0, 240.0,
                                             0, 0, 1);


    // 提取旋转矩阵
    Mat R1 = c1Mo(Range(0,3), Range(0,3));
    Mat R2 = c2Mo(Range(0,3), Range(0,3));


    // 计算旋转位移
    Mat R_2to1 = R1*R2.t();


    // 计算单应性矩阵
    Mat H = cameraMatrix * R_2to1 * cameraMatrix.inv();
    H /= H.at<double>(2,2);
    cout << "H:\n" << H << endl;


    // 进行全景图像拼接
    Mat img_stitch;
    warpPerspective(img2, img_stitch, H, Size(img2.cols*2, img2.rows));
    imshow("warp_image2", img_stitch);// 中间输出
    Mat half = img_stitch(Rect(0, 0, img1.cols, img1.rows));
    img1.copyTo(half);


    // 显示经过拼接的全景图像和原图对比
    Mat img_compare;
    Mat img_space = Mat::zeros(Size(50, img1.rows), CV_8UC3);
    hconcat(img1, img_space, img_compare);
    hconcat(img_compare, img2, img_compare);
    imshow("Compare images", img_compare);


    imshow("Panorama stitching", img_stitch);  // 显示拼接的全景图
    waitKey();  // 等待用户响应
}


// 参数描述信息
const char* params
    = "{ help h   |                      | print usage }"
      "{ image1   | Blender_Suzanne1.jpg | path to the first Blender image }"
      "{ image2   | Blender_Suzanne2.jpg | path to the second Blender image }";
}


int main(int argc, char *argv[])  // 主函数，程序从此处开始运行
{
    CommandLineParser parser(argc, argv, params);  // 命令行参数解析器


    if (parser.has("help"))  // 如果有输入'help'参数
    {
        parser.about( "Code for homography tutorial.\n"
                      "Example 5: basic panorama stitching from a rotating camera.\n" );  // 显示关于该程序的简介
        parser.printMessage();  // 打印所有参数的说明
        return 0;  // 程序正常退出
    }


    basicPanoramaStitching(parser.get<String>("image1"), parser.get<String>("image2"));  // 运行全景图像拼接函数


    return 0;  // 程序正常退出
}

这段代码是使用OpenCV来实现全景图像拼接的一个基础示例，通过计算两张來自同一旋转摄像头拍摄的图像的单应性矩阵，然后将第二张图像进行透视变换后与第一张图像拼接，得到一张全景图。