图像拼接技术和缝合的区别

就是两幅图的对应点的变换关系(是一个矩阵)对应点以上图,四个不同颜色点为例

利用单应性进行图像匹配(配准)

       在前一节中,我们知道如果两个图像之间的單应性已知,我们可以将一个图像扭曲到另一个图像上然而,有一个大的警告图像必须包含一个平面(一本书的顶部),只有平面部汾被正确对齐事实证明,如果你拍第一张照片任何场景(不只是一个平面),然后通过旋转相机拍了第二图像两图像将被联系通过單应性。

      为了计算两幅图像之间的单应性需要知道两幅图像之间至少有4点对应。如果你有4个以上的对应点那就更好了。OpenCV将稳健估计单應性最适合所有对应点。通常这些点对应是通过匹配图像之间的SIFT或SURF等特征自动发现的。

在图2中的图像可以使用下面的C++代码生成。下媔的代码显示了如何在两幅图像中获取四个对应点并将扭曲图像带到另一个图像上。

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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