iOS和OpenCV：圖像註冊/對齊

Question

我正在做一個類似於iOS中的HDR的多個圖像的項目。我已經設法通過相機獲得3張不同曝光的圖像，現在我想對齊它們，因爲在拍攝期間，他的手必須動搖，並且導致所有3張圖像具有稍微不同的對準。

我已經導入了OpenCV框架，我一直在探索OpenCV中的函數來對齊/註冊圖像，但什麼都沒發現。 OpenCV中實際上有一個函數來實現這個功能嗎？如果沒有，有沒有其他的選擇？

謝謝！

Answer 1

沒有名爲像對齊，你需要做/執行它自己，或者找到一個已經實現的一個功能。

這是一個解決方案。

您需要從所有3張圖像中提取關鍵點並嘗試匹配它們。確保您的關鍵點提取技術對光照變化不變，因爲由於不同的曝光，所有光強度值都有不同的亮度值。你需要匹配你的關鍵點並找到一些差距。然後，您可以使用視差來調整圖像。

請記住，這個答案是如此膚淺，首先你需要做一些關於關鍵點/描述符提取和關鍵點/描述符匹配的研究。

祝你好運！

Answer 2

在OpenCV 3.0中，您可以使用findTransformECC。我已經從LearnOpenCV.com複製了ECC Image Alignment代碼，其中爲了對齊顏色通道解決了非常類似的問題。該文章還包含Python中的代碼。希望這可以幫助。

// Read the images to be aligned 
Mat im1 = imread("images/image1.jpg"); 
Mat im2 = imread("images/image2.jpg"); 

// Convert images to gray scale; 
Mat im1_gray, im2_gray; 
cvtColor(im1, im1_gray, CV_BGR2GRAY); 
cvtColor(im2, im2_gray, CV_BGR2GRAY); 

// Define the motion model 
const int warp_mode = MOTION_EUCLIDEAN; 

// Set a 2x3 or 3x3 warp matrix depending on the motion model. 
Mat warp_matrix; 

// Initialize the matrix to identity 
if (warp_mode == MOTION_HOMOGRAPHY) 
    warp_matrix = Mat::eye(3, 3, CV_32F); 
else 
    warp_matrix = Mat::eye(2, 3, CV_32F); 

// Specify the number of iterations. 
int number_of_iterations = 5000; 

// Specify the threshold of the increment 
// in the correlation coefficient between two iterations 
double termination_eps = 1e-10; 

// Define termination criteria 
TermCriteria criteria (TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, number_of_iterations, termination_eps); 

// Run the ECC algorithm. The results are stored in warp_matrix. 
findTransformECC(
      im1_gray, 
      im2_gray, 
      warp_matrix, 
      warp_mode, 
      criteria 
     ); 

// Storage for warped image. 
Mat im2_aligned; 

if (warp_mode != MOTION_HOMOGRAPHY) 
    // Use warpAffine for Translation, Euclidean and Affine 
    warpAffine(im2, im2_aligned, warp_matrix, im1.size(), INTER_LINEAR + WARP_INVERSE_MAP); 
else 
    // Use warpPerspective for Homography 
    warpPerspective (im2, im2_aligned, warp_matrix, im1.size(),INTER_LINEAR + WARP_INVERSE_MAP); 

// Show final result 
imshow("Image 1", im1); 
imshow("Image 2", im2); 
imshow("Image 2 Aligned", im2_aligned); 
waitKey(0);