关于OpenCV的stitching使用

配置环境：VS2010+OpenCV2.4.9

为了使用OpenCV实现图像拼接头痛了好长时间，一直都没时间做，今天下定决心去实现基本的图像拼接。

首先，看一看使用OpenCV进行拼接的方法

基本都是用Stitcher类中的stitch方法。下面是网上的代码，同时也是opencv\samples\cpp\stitching.cpp的代码。

 #include <iostream>
 #include <fstream>
 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
 #include "opencv2/stitching/stitcher.hpp"

 using namespace std;
 using namespace cv;

 bool try_use_gpu = false;
 vector<Mat> imgs;
 string result_name = "result.jpg";

 void printUsage();
 int parseCmdArgs(int argc, char** argv);

 int main(int argc, char* argv[])
 {
     int retval = parseCmdArgs(argc, argv);
     if (retval) return -;

     Mat pano;
     Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu);
     Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);

     if (status != Stitcher::OK)
     {
         cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << endl;
         return -;
     }

     imwrite(result_name, pano);
     return ;
 }

 void printUsage()
 {
     cout <<
         "Rotation model images stitcher.\n\n"
         "stitching img1 img2 [...imgN]\n\n"
         "Flags:\n"
         "  --try_use_gpu (yes|no)\n"
         "      Try to use GPU. The default value is 'no'. All default values\n"
         "      are for CPU mode.\n"
         "  --output <result_img>\n"
         "      The default is 'result.jpg'.\n";
 }

 int parseCmdArgs(int argc, char** argv)
 {
     if (argc == )
     {
         printUsage();
         return -;
     }
     for (int i = ; i < argc; ++i)
     {
         if (string(argv[i]) == "--help" || string(argv[i]) == "/?")
         {
             printUsage();
             return -;
         }
         else if (string(argv[i]) == "--try_use_gpu")
         {
             if (string(argv[i + ]) == "no")
                 try_use_gpu = false;
             else if (string(argv[i + ]) == "yes")
                 try_use_gpu = true;
             else
             {
                 cout << "Bad --try_use_gpu flag value\n";
                 return -;
             }
             i++;
         }
         else if (string(argv[i]) == "--output")
         {
             result_name = argv[i + ];
             i++;
         }
         else
         {
             Mat img = imread(argv[i]);
             if (img.empty())
             {
                 cout << "Can't read image '" << argv[i] << "'\n";
                 return -;
             }
             imgs.push_back(img);
         }
     }
     return ;
 }

　感觉这个说的比较繁琐，我就改写成了下面的代码

 #include <iostream>
 #include <fstream>
 #include <opencv2/core/core.hpp>
 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
 #include "opencv2/stitching/stitcher.hpp"
 #include<Windows.h>

 using namespace std;
 using namespace cv;

 bool try_use_gpu = false;
 vector<Mat> imgs;
 string result_name = "result.jpg";

 int main()
 {
     Mat img1=imread("1.jpg");
     Mat img2=imread("2.jpg");
     imgs.push_back(img1);
     imgs.push_back(img2);
     Mat pano;
     Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu);
     Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);
     if (status != Stitcher::OK)
     {
         cout << "Can't stitch images, error code = " << status << endl;
         return -;
     }
     namedWindow(result_name);
     imshow(result_name,pano);
     imwrite(result_name,pano);
     waitKey();
     return ;
 }

下面看一下原图和效果图，（以四张原图为例，分为左上，右上，左下，右下）

效果图如下：

　　　　

　　可以发现代码中最关键的两句就是：

Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu);

Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);

　　Stitcher是OpenCV的一个类，下面看一下这个类的源代码:

class CV_EXPORTS Stitcher
{
public:
    enum { ORIG_RESOL = - };
    enum Status { OK, ERR_NEED_MORE_IMGS };

    // Creates stitcher with default parameters
    static Stitcher createDefault(bool try_use_gpu = false);

    Status estimateTransform(InputArray images);
    Status estimateTransform(InputArray images, const std::vector<std::vector<Rect> > &rois);

    Status composePanorama(OutputArray pano);
    Status composePanorama(InputArray images, OutputArray pano);

    Status stitch(InputArray images, OutputArray pano);
    Status stitch(InputArray images, const std::vector<std::vector<Rect> > &rois, OutputArray pano);

    double registrationResol() const { return registr_resol_; }
    void setRegistrationResol(double resol_mpx) { registr_resol_ = resol_mpx; }

    double seamEstimationResol() const { return seam_est_resol_; }
    void setSeamEstimationResol(double resol_mpx) { seam_est_resol_ = resol_mpx; }

    double compositingResol() const { return compose_resol_; }
    void setCompositingResol(double resol_mpx) { compose_resol_ = resol_mpx; }

    double panoConfidenceThresh() const { return conf_thresh_; }
    void setPanoConfidenceThresh(double conf_thresh) { conf_thresh_ = conf_thresh; }

    bool waveCorrection() const { return do_wave_correct_; }
    void setWaveCorrection(bool flag) { do_wave_correct_ = flag; }

    detail::WaveCorrectKind waveCorrectKind() const { return wave_correct_kind_; }
    void setWaveCorrectKind(detail::WaveCorrectKind kind) { wave_correct_kind_ = kind; }

    Ptr<detail::FeaturesFinder> featuresFinder() { return features_finder_; }
    const Ptr<detail::FeaturesFinder> featuresFinder() const { return features_finder_; }
    void setFeaturesFinder(Ptr<detail::FeaturesFinder> features_finder)
        { features_finder_ = features_finder; }

    Ptr<detail::FeaturesMatcher> featuresMatcher() { return features_matcher_; }
    const Ptr<detail::FeaturesMatcher> featuresMatcher() const { return features_matcher_; }
    void setFeaturesMatcher(Ptr<detail::FeaturesMatcher> features_matcher)
        { features_matcher_ = features_matcher; }

    const cv::Mat& matchingMask() const { return matching_mask_; }
    void setMatchingMask(const cv::Mat &mask)
    {
        CV_Assert(mask.type() == CV_8U && mask.cols == mask.rows);
        matching_mask_ = mask.clone();
    }

    Ptr<detail::BundleAdjusterBase> bundleAdjuster() { return bundle_adjuster_; }
    const Ptr<detail::BundleAdjusterBase> bundleAdjuster() const { return bundle_adjuster_; }
    void setBundleAdjuster(Ptr<detail::BundleAdjusterBase> bundle_adjuster)
        { bundle_adjuster_ = bundle_adjuster; }

    Ptr<WarperCreator> warper() { return warper_; }
    const Ptr<WarperCreator> warper() const { return warper_; }
    void setWarper(Ptr<WarperCreator> warper) { warper_ = warper; }

    Ptr<detail::ExposureCompensator> exposureCompensator() { return exposure_comp_; }
    const Ptr<detail::ExposureCompensator> exposureCompensator() const { return exposure_comp_; }
    void setExposureCompensator(Ptr<detail::ExposureCompensator> exposure_comp)
        { exposure_comp_ = exposure_comp; }

    Ptr<detail::SeamFinder> seamFinder() { return seam_finder_; }
    const Ptr<detail::SeamFinder> seamFinder() const { return seam_finder_; }
    void setSeamFinder(Ptr<detail::SeamFinder> seam_finder) { seam_finder_ = seam_finder; }

    Ptr<detail::Blender> blender() { return blender_; }
    const Ptr<detail::Blender> blender() const { return blender_; }
    void setBlender(Ptr<detail::Blender> blender) { blender_ = blender; }

private:
    /* hidden */
};

　　

可以看到Stitcher大致有这些成员函数：createDefault，estimateTransform，composePanorama，stitch等等。

Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu);这句话表示使用默认参数创建Stitcher类的对象stitcher，try_use_gpu表示是否打开GPU，默认不打开，即try_use_gpu=false;下面是这个函数的原型：

 

C++: Stitcher Stitcher::createDefault(bool try_use_gpu=false)

参数：Flag indicating whether GPU should be used whenever it’s possible.

return：Stitcher class instance.（即创建了一个对象）

 

Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);这句话表示：try to stitch the given images

 

C++: Status Stitcher::stitch(InputArray images, OutputArray pano)
C++: Status Stitcher::stitch(InputArray images, const std::vector<std::vector<Rect>>& rois, OutputArray pano)
参数：images – Input images.
　　  rois – Region of interest rectangles.（感兴趣区）
      pano – Final pano.
return：Status code.（数据成员中枚举数组的一项）

　　Stitcher::estimateTransform和Stitcher::composePanorama的使用为高级使用，需要清楚Stitching pipeline的过程。

下面贴出pipeline：

可以看出这个过程很复杂，需要涉及到很多的算法，比如：特征点的提取、特征点匹配、图像融合等等。这些过程OpenCV都为我们封装在Stitcher类中，不在此细述。

总结

虽然用OpenCV中的Stitcher类实现了基本的拼接，但是有一个最大的问题是，运行的效率是极低的，就这个代码中，拼接3张图片差不多用了一分钟，这在需要做实时拼接的时候是根本不可能使用的，所以后面需要做的工作任然是弄清楚Stitching pipeline的详细过程，进一步优化代码，提高拼接运行效率。

下面贴出参考资料：

http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html

下面贴出源代码和OpenCV中的stiching.cpp和stitching_detailed.cpp的下载地址：

http://download.csdn.net/detail/u013637931/8255767

转自：http://www.cnblogs.com/CHLL55/p/4161551.html