Проблема с машинным зрением - сопоставление фотографий. Возможно ли / известно решение с использованием OpenCV?

Обыскав SO, а также проверив список OpenCV, но не найдя ответа, разместил свой запрос здесь.

Проблема: сопоставьте 2 фотографии одной и той же сцены, снятые с 2 немного разных углов камеры и с немного разными искажениями объектива, с немного разным масштабированием. -уровнях, и снято при немного других условиях освещения.

Ограничения:

  1. Немного другие в приведенных выше утверждениях могут быть приняты для обозначения макс. 10% в большинстве случаев.
  2. Рассматриваемая сцена должна рассматриваться как внутренняя сцена или открытая сцена с ограниченными деталями.
  3. Допустима точность совпадения 75%.
  4. Фотографии не в высоком разрешении (сняты потребительскими камерами, в основном бюджетными / мобильными).

Что дает мне надежду на то, что эту проблему можно решить, так это наличие программного обеспечения, которое сшивает фотографии для создания панорам. Кажется, они автоматически распознают перекрывающиеся участки. Они делают это, даже когда ориентация горизонта не совпадает в точности, существуют небольшие различия в уровне экспозиции или фоновой освещенности, а также существуют незначительные различия в уровне масштабирования. Думаю, мне нужен очень похожий рабочий процесс и набор алгоритмов.

Обратите внимание: хотя мой вопрос может показаться похожим на один здесь, на самом деле это не так.


opencv computer-vision matching image-processing overlap
person bdutta74    schedule 31.08.2011    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
8
arrow_downward

Вам необходимо вычислить гомографию между изображениями. которому нужны точечные соответствия, такие как точки интереса SURF.

Получив омографию, вы можете выполнить проективное преобразование изображения, чтобы они совпадали. После этого вы можете попробовать растушевать швы, чтобы он выглядел бесшовно.

Эта статья довольно хорошо это описывает. Вы можете заменить многоуровневые ориентированные патчи, используемые Szeliski, на точки интереса SURF. Вот еще несколько ресурсов, с которых можно начать:

  1. Лекция CMU по омографии и мозаике
  2. То же самое, но немного о растушевке
  3. Подробный PPT
person Jacob    schedule 31.08.2011
comment
Спасибо @Jacob. Прекрасный ответ. Неделю назад я спросил кого-то, что представляют собой точки интереса SURF, наблюдая за пузырями серфинга в видео на YouTube, которое оказалось реализацией SURF на ПЛИС. Итак, у меня есть вечер и, возможно, выходные, чтобы полностью прочитать это. Посмотрим, есть ли еще ответы, и приму их. - person bdutta74; 31.08.2011