OpenCV中的全景拼接例程

使用Stitcher類，通過createDefault()方法創建拼接對象，通過stitch()方法執行默認的自動拼接。自動拼接和07年Brown和Lowe發表的論文描述的步驟基本一致，只不過使用的特征提取算法是ORB,而不是慢吞吞、有專利保護的SIFT和SURF。開源萬歲！

 

代碼內容：設置幾張圖片，扔到向量里面，然后計算全景圖。

opencv-3.0.0源碼中沒有找到測試圖片，很蛋碎。到github上找了下，發現都在[https://github.com/Itseez/opencv_extra](opencv_extra)這個項目下。。使用到了boat1.jpg~boat6.jpg

在fedora22＋i53210+12G內存＋全SSD條件下測試，還是有點慢的，大概５，６秒才出結果。當然，如果只有２張圖片，秒出。

代碼：

 

//圖像拼接
//哦，這個程序是最簡單的拼接，最傻瓜的那種，不必知道拼接的pipeline
//只需要調用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;//拼接結果圖片
    //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
}

　　

 

當然你也可以看下opencv-3.0.0/samples/cpp/stitching.cpp的代碼

 

效果圖：