前言 前面写了一篇关于单应性矩阵的相关文章，结尾说到基于特征的图像拼接跟对象检测中单应性矩阵应用场景。得到很多人留言反馈，让我继续写，于是就有这篇文章。...这里有两张照片(我手机拍的)，背景是我老家的平房，周围是一片开阔地带，都是麦子。有图为证： 图一： ? 图二： ? 思路 这里是两张图像的拼接，多张图像与此类似。...这个其中单应性矩阵发现是很重要的一步，如果不知道这个是什么请看这里： OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解 基本流程 1.加载输入图像 2.创建AKAZE特征提取器 3.提取关键点跟描述子特征...4.描述子匹配并提取匹配较好的关键点 5.单应性矩阵图像对齐 6.创建融合遮罩层，准备开始融合 7.图像透视变换与融合操作 8.输出拼接之后的全景图 关键代码 在具体代码实现步骤之前，先说一下软件版本...单应性矩阵发现代码可以看之前文章即可，这里不再赘述。
本篇主要利用OpenCV自带的配准拼接函数Stitcher_create来实现多幅图像的配准拼接 代码参考自：https://github.com/samggggflynn/image-stitching-opencv...图像拼接创建步骤 通常来说，根据多个图像创建全景图的步骤为以下几步： 检测两张图像的关键点特征（DoG、Harris等） 计算不变特征描述符（SIFT、SURF或ORB等） 根据关键点特征和描述符...，对两张图像进行匹配，得到若干匹配点对，并移除错误匹配； 使用Ransac算法和匹配的特征来估计单应矩阵（homography matrix）； 通过单应矩阵来对图像进行仿射变换； 两图像拼接，重叠部分融合...(images)两行内容，下面的方式是对拼接完的图像进行裁剪，以便找到其中的最大矩形。...ERR_HOMOGRAPHY_SET_FAIL=2：使用RANSAC算法估计单应性矩阵失败。同样地，这表明需要更多的图像或者图像地辨识度不足，不能够提取到独特地关键点以精确匹配。
在之后的博客会解决多张图片的拼接，而不仅仅只是针对两张图片。 OpenCV全景拼接 全景拼接算法有四部分组成 Step1:从输入的两张图片里检测关键点、提取局部不变特征。...Step2:匹配的两幅图像之间的特征 Step3:使用RANSAC算法利用匹配特征向量估计单应矩阵（homography matrix）。 Step4:利用Step3得到的单应矩阵应用扭曲变换。...有了单应矩阵H后，就可将两张图片“缝合起来”。...我们用Lowe’s ratio 测试得到matche的值后，我们就可以计算这两串关键点之间的单应性。 计算两串关键点的单应性需要至少四个匹配。为了获得更为可信的单应性，我们至少需要超过四个匹配点。...这种方法需要我们通过两张原始图像来对每个图像的关键点进行设置，应用Lowe’s ratio 试验后的初始匹配，和最后由单应计算提供的状态列表。
本文主要的知识点包含一下内容： 关键点检测 局部不变描述符（SIFT，SURF等） 特征匹配 使用RANSAC进行单应性估计 透视变换 我们需要拼接的两张图像如下： 特征检测与提取 给定上述一对图像...尽管如此，Matcher算法仍将为我们提供两幅图像中最佳（更相似）的特征集。接下来，我们利用这些点来计算将两个图像的匹配点拼接在一起的变换矩阵。 这种变换称为单应矩阵。...简而言之，单应性是一个3x3矩阵，可用于许多应用中，例如相机姿态估计，透视校正和图像拼接。它将点从一个平面（图像）映射到另一平面。...在这里，我们将使用RANSAC来估计单应矩阵。事实证明，单应矩阵对我们传递给它的数据质量非常敏感。...我们可以使用OpenCV warpPerspective()函数。它以图像和单应矩阵作为输入。
本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 思路和方法 思路 1、提取要拼接的两张图片的特征点、特征描述符； 2、将两张图片中对应的位置点找到，匹配起来...； 3、如果找到了足够多的匹配点，就能将两幅图拼接起来，拼接前，可能需要将第二幅图透视旋转一下，利用找到的关键点，将第二幅图透视旋转到一个与第一幅图相同的可以拼接的角度； 4、进行拼接； 5、进行拼接后的一些处理...2、在分别提取好了两张图片的关键点和特征向量以后，可以利用它们进行两张图片的匹配。在拼接图片中，可以使用Knn进行匹配，但是使用FLANN快速匹配库更快，图片拼接，需要用到FLANN的单应性匹配。...3、单应性匹配完之后可以获得透视变换H矩阵，用这个的逆矩阵来对第二幅图片进行透视变换，将其转到和第一张图一样的视角，为下一步拼接做准备。...使用opencv指南中图像金字塔的代码对拼接好的图片进行处理，整个图片平滑了，中间的缝还是特别突兀。
对一个图像对通过单应性变换进行关联的基于特征的方法 关键点检测和特征描述 关键点就是感兴趣的点。它定义了一幅图像中重要并且有特点的地方（如角，边等）。...这个过程被称作图像变形（image warping）。空间中同一平面的任意两幅图像都是通过单应性变换关联起来的。单应性变换是具有 8 个参数的几何变换，通过一个 3×3 的矩阵表征。...它们代表着对一幅图像整体所做的任何变形（与局部形变不同）。因此，为了得到变换后的待配准图像，我们计算了单应矩阵，并将它应用在了待配准图像上。...」网络，这是一个类似于 VGG 的网络，能够学习到将两幅图像关联起来的单应性变换。...通常，由于受试者的局部形变（如呼吸变化、解剖学变化等），两幅医疗图像之间的变换不能简单地通过单应矩阵来描述。所以需要更复杂的变换模型，例如可以用位移矢量场表示的微分同胚。 ?
exit(0) 为了评估我们的图像匹配程序，我们需要在两幅图像之间进行正确的几何变换。...这是一个称为单应性的3x3矩阵，当我们将第一个图像中的一个点（在齐次坐标中）相乘时，它将返回第二个图像中该点的坐标。...每个对应点都可以帮助我们完成更高层次的任务，例如单应性估计，透视n点，平面跟踪，实时姿态估计或图像拼接。...单应性估计：https://docs.opencv.org/4.5.1/d9/d0c/group__calib3d.html#ga4abc2ece9fab9398f2e560d53c8c9780 透视n...d2c/tutorial_real_time_pose.html 图像拼接：https://docs.opencv.org/4.5.1/df/d8c/group__stitching__match.html
基本介绍 图像的全景拼接，即“缝合”两张具有重叠区域的图来创建一张全景图。...其中用到了计算机视觉和图像处理技术有：关键点特征检测、局部不变特征、关键特征点匹配、RANSAC(Random Sample Consensus，随机采样一致性)和透视变形。...具体步骤 （1）检测左右两张图像的SIFT关键特征点，并提取局部不变特征 ； （2）使用knnMatch检测来自右图(左图)的SIFT特征，与左图(右图)进行匹配 ； （3）计算视角变换矩阵H，用变换矩阵...goodMatch = get_feature_point_ensemble(features_right, features_left) # 当筛选项的匹配对大于4对(因为homography单应性矩阵的计算需要至少四个点...goodMatch = get_feature_point_ensemble(features_right, features_left) # cv.drawMatches():在提取两幅图像特征之后
计算单应矩阵 单应矩阵估计是图像拼接的第三步。在单应矩阵估计中，不属于重叠区域的不需要的角被删除。采用RANSAC算法进行单应。...，因为RANSAC找到了一个与大多数点相关的单应矩阵，并将不正确的匹配作为异常值丢弃 单应矩阵（Homography） 有了两组相关点，接下来就需要建立两组点的转换关系，也就是图像变换关系。...单应性是两个空间之间的映射，常用于表示同一场景的两个图像之间的对应关系，可以匹配大部分相关的特征点，并且能实现图像投影，使一张图通过投影和另一张图实现大面积的重合。...当输出拼接图像中至少有两幅重叠图像时，我们将使用如下的alpha值来计算其中一个像素处的颜色：假设两个图像 $I1,I2$,在输出图像中重叠；每个像素点$(x,y)$在图像$I_i(x,y)=(alpha...参考 OpenCV探索之路（二十四）图像拼接和图像融合技术 Debabrata Ghosh,Naima Kaabouch.
前言概述 之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下： ?...最终改进之后的两张图像拼接效果如下： ? 是不是一个完美的无缝图像拼接我说了不算，大家说了算，欢迎留言反馈！...改进思路 想要完美的实现无缝拼接，有两个关键技术点： 特征提取与对齐阶段要取得配准对其好的单应性矩阵H，要用好的特征提取，千万别ORB。...首先是图像特征提取与求单应性矩阵，这步可以省略了。代码可以参考上一篇文章即可。 使用单应性矩阵求得右侧变换之后的图像跟mask 根据mask得权重mask层 最后跟之前的一致，直接融合即可。...OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解 单应性矩阵应用-基于特征的图像拼接
单应矩阵介绍 单应性在计算机视觉领域是一个非常重要的概念，它在图像校正、图像拼接、俯视图生成，相机位姿估计、视觉SLAM等领域有非常重要的作用。...单应性（Homography）变换是将一幅图像中的点映射到另一幅图像中相应点的变换关系： 单应矩阵是一个3x3矩阵，具有8个自由度，通常为归一化后表达式，其尺度为1。...（1）真实平面和图像平面 （2）由两个相机位置拍摄的平面 （3）围绕其投影轴旋转的相机采集的图像进行拼接 所以单应性矩阵主要用来解决两个问题： 一是表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换...二是从通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 外参求解单应矩阵理论 这里将主要讲解以下已知两个相机的位姿如何实现图像的拼接，主要公式就是根据外参计算H矩阵。...，其主要原理主要是根据外参计算出单应性矩阵，将第二帧采集的图像变换到第一帧视角下的结果，最终实现拼接。
特征对齐/配准 两幅图像之间的基于特征匹配的透视变换矩阵求解通常被称为图像对齐或者配准。...基于特征的匹配可以很好实现图像对齐或者配准，首先需要获取两张图像的特征关键点与特征描述子，然后通过暴力匹配或者FLANN匹配寻找匹配度高的相关特征点。...最后基于这些相关特征点估算它们之间的单应性矩阵，通过单应性矩阵实现透视变换，完成图像对齐与配准。...OpenCV中有两个函数可以获得单映射变换矩阵，分别为： - findHomography - getPerspectiveTransform 两者之间的区别在于getPerspectiveTransform...为待配准图片 //im2为模板图片 //im1Reg为配准后的图片 //h为单应性矩阵 void alignImages(Mat&im1, Mat&im2, Mat&im1Reg, Mat&h) {
前言 两幅视图存在两个关系：第一种，通过对极几何，一幅图像上的点可以确定另外一幅图像上的一条直线；另外一种，通过上一种映射，一幅图像上的点可以确定另外一幅图像上的点，这个点是第一幅图像通过光心和图像点的射线与一个平面的交点在第二幅图像上的影像...第一种情况可以用基本矩阵来表示，第二种情况则用单应矩阵来表示。而本质矩阵则是基本矩阵的一种特殊情况，是在归一化图像坐标系下的基本矩阵。 一 本质矩阵如何推导 推导过程简单梳理如下： ? ? ?...二 本质矩阵的意义 ? 本质矩阵中包含R和t(两个相机之间的旋转和平移关系)，它通过空间中的物理点，联系了左右相机之间的位置关系。 三 本质矩阵的求解 ? ? ? ? ?...注： 本质矩阵的求解在OpenCV中函数已经封装好，无需自己再去编写函数实现，只需了解其推导过程即可。 四 扩展——基本矩阵 ? 之前我们求出的本质矩阵，是在归一化图像坐标系下。...而此处通过基本矩阵，便可以得到像素坐标系下的对应关系。由此可知，基本矩阵包含了相机的内参数信息。 ? 文章的最后，推荐大家一个非常好的计算机视觉入门课程。
其实整体思路非常明了 1.SIFT得到两幅图像的匹配点对 2.通过RANSAC剔除外点，得到N对内点 3.利用DLT和SVD计算全局单应性 4.将源图划分网格，取网格中心点，计算每个中心点和源图上内点之间的欧式距离和权重...5.将权重放到DLT算法的A矩阵中，构建成新的W*A矩阵，重新SVD分解，自然就得到了当前网格的局部单应性矩阵 6.遍历每个网格，利用局部单应性矩阵映射到全景画布上，就得到了APAP变换后的源图 7....最后就是进行拼接线的加权融合 这里有几个关键点文章和代码有出入的地方。...（以下把目标图叫做左图，源图叫做右图） 1.较为常用的想法，我既然是把源图变换到目标图，那么我肯定是求解源图点到目标图点的单应性，但是并不是，代码中求的都是左图到右图，而且左图是目标图 2.代码中是在全景画布上面构建网格...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
通过立体校正对齐两个视图 对极几何 - 计算基本和本质矩阵 将基本矩阵分解为旋转和平移 估计立体图像的视差图 特例 2 - 视图几何 - 估计单应变换 平面场景 - 将单应性分解为旋转和平移 旋转相机...如果知道平面的对应变换，则可以使用此矩阵将点从一个平面投影到另一平面。 OpenCV 具有查找单应性矩阵的功能，此秘籍向您展示如何使用和应用它。...找到单应性矩阵后，可以将其传递给cv2.warpPerspective并将其应用于图像投影。 也可以通过用单应性矩阵乘以点来投影点（请参见代码）。...最后，执行代码后，您将看到类似于以下图像： 平面场景 - 将单应性分解为旋转和平移 单应性矩阵可以分解为两个平面对象视图之间的相对平移和旋转向量。 此秘籍向您展示如何在 OpenCV 中进行操作。...-它基本上是一个旋转矩阵，但由于单应性在图像像素空间中起作用，因此乘以了相机矩阵参数。
图像处理之理解Homography matrix(单应性矩阵) 单应性矩阵是投影几何中一个术语，本质上它是一个数学概念，但是在OpenCV中却是有几个函数与透视变换相关的函数，都用到了单应性矩阵的概念与知识...单应性矩阵概念 这里说的单应性矩阵主要是指平面单应性矩阵，在三轴坐标中XYZ，Z=1这个有点类似于三维的齐次坐标。...单应性矩阵主要用来解决两个问题， 一是表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换 二是从通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 首先看一下在三维空间中任意两个平面 上图的中零点分别表示两个平面中任意两个点...对于这两个平面直接的关系我们就可以通过这些点从而进一步确立两个平面直接的关系，而两个平面之间的关系用单应性矩阵来描述如下： H表示单应性矩阵，定义了八个自由度。 这种关系被称为平面单应性。...其次知道它的应用场景，下面我们就从应用层面和代码层面来说说单应性矩阵的应用。 - 用来解决拍照时候图像扭曲问题。这个在上一篇文章透视 变换中讲过，但是 当时没有说这个是单应性矩阵的应用。
空间中相同平面的两个图像通过单应性变换^13（Homographies）进行关联。Homographies是具有8个自由参数的几何变换，由3x3矩阵表示图像的整体变换（与局部变换相反）。...监督学习 在2016年，DeTone等人发表了 Deep Image Homography Estimation，提出了HomographyNe回归网络，这是一种VGG风格模型，可以学习两幅相关图像的单应性...该算法具有以端到端的方式同时学习单应性和CNN模型参数的优势，不需要前两个阶段的过程！ ? HomographyNet回归网络 网络产生八个数值作为输出。...虽然很容易获得真实图像的单应性，但在实际数据上要昂贵得多。 无监督学习 基于这个想法，Nguyen等人提出了一种无监督的深度图像单应性估计方法。...通常，由于患者的局部变形（因呼吸，解剖学变化等），两个医学图像之间的变换不能简单地通过单应矩阵描述，这需要更复杂的变换模型，例如由位移矢量场表示微分同胚（diffeomorphisms）。 ?
图像处理之理解Homography matrix(单应性矩阵) 单应性矩阵是投影几何中一个术语，本质上它是一个数学概念，但是在OpenCV中却是有几个函数与透视变换相关的函数，都用到了单应性矩阵的概念与知识...单应性矩阵概念 这里说的单应性矩阵主要是指平面单应性矩阵，在三轴坐标中XYZ，Z=1这个有点类似于三维的齐次坐标。...单应性矩阵主要用来解决两个问题， 一是表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换 二是从通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 首先看一下在三维空间中任意两个平面 ?...对于这两个平面直接的关系我们就可以通过这些点从而进一步确立两个平面直接的关系，而两个平面之间的关系用单应性矩阵来描述如下： ? ? H表示单应性矩阵，定义了八个自由度。 这种关系被称为平面单应性。...其次知道它的应用场景，下面我们就从应用层面和代码层面来说说单应性矩阵的应用。 - 用来解决拍照时候图像扭曲问题。这个在上一篇文章透视 变换中讲过，但是 当时没有说这个是单应性矩阵的应用。
但是前面的两篇文章中，对于单应性矩阵并未做太多讲解。恰巧，今天【视觉IMAX】知识星球中的一个小伙伴也对单应性矩阵进行了发问。...一 单应性矩阵概念 对于单应性矩阵的概念，此处结合着《Learning OpenCV》，对其进行简单介绍。...映射目标点到成像仪的单应性矩阵H可以完全用H=sM[r1 r2 t]表述，其中： ? 注意，H现在是3x3矩阵。 OpenCV使用上述公式来计算单应性矩阵。...二 单应性矩阵的作用 由上面的分析可知，单应性矩阵主要用来解决两个问题： 1） 表述真实世界中一个平面与对应它图像的透视变换 2） 通过透视变换实现图像从一种视图变换到另外一种视图 除了概念的理解之外，...a)用来实现图像拼接时的对齐问题 b)可以用于计算机图形学中的纹理渲染与计算平面阴影 c) 解决拍照时候图像扭曲问题。这可以见文章开篇介绍的两篇文章。
本节采用的是基于特征点的图像配准方法，即通过匹配点对构建图像序列之间的变换矩阵，从而完成全景图像的拼接。 变换矩阵H求解是图像配准的核心，其求解的算法流程如下。 1）检测每幅图像中特征点。...为了提高图像配准的精度，本节采用RANSAC算法对图像变换矩阵进行求解与精炼，达到了较好的图像拼接效果。...亮度与颜色均衡处理，通常的处理方式是通过相机的光照模型，校正一幅图像内部的光照不均匀性，然后通过相邻两幅图像重叠区域之间的关系，建立相邻两幅图像之间直方图映射表，通过映射表对两幅图像做整体的映射变换，最终达到整体的亮度和颜色的一致性...总结： 本文分别针对室内和室外两种情况对两张图像做全景拼接，发现室内情况下拼接的效果较为好。...在室外场景1情况下，两张图像有近景和远景结合，两张图像拼接后近景的图像被放大并有一定程度的倾斜；在场景2中，两张图像都是远景，拼接后的效果还不错但是在拼接后图像的中上方出现了拼接缝；场景3是在不同明亮程度下图像的拼接可以发现拼接后的图像出现明显的明暗差距
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