Невозможно сшить много изображений с помощью класса Stitcher в opencv C++
Я хочу сшить много изображений ( 25) в одно изображение прямой поверхности пластиковой детали. Изображения выглядят так:
Я пытаюсь использовать форму класса Stitcher opencv. Мой код здесь:
#include <iostream>
#include <fstream>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <opencv2/stitching.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
bool try_use_gpu = false;
vector<Mat> imgs;
string result_name = "result.jpg";
Mat img1, img2,img3,img4,img5,img6,img7, pano;
void printUsage();
//int parseCmdArgs(int argc, char** argv);
int main(int argc, char* argv[])
{
// Load images from HD.
img1 = imread("1.bmp");
img2 = imread("2.bmp");
img3 = imread("3.bmp");
img4 = imread("4.bmp");
// Put images into vector of images "imgs".
imgs.push_back(img1);
imgs.push_back(img2);
imgs.push_back(img3);
imgs.push_back(img4);
// Create stitcher instance and use stitch method with imgs.
Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu);
stitcher.setPanoConfidenceThresh(0.8);
Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);
if (status != Stitcher::OK)
{
cout << "Can't stitch images, error code = " << status << endl;
return -1;
}
imwrite(result_name, pano);
return 0;
}
Я всегда получаю сообщение об ошибке: "Не могу сшить изображения, код ошибки = 1", поэтому система говорит, что ей нужно больше изображений. При отладке я вижу, что изображения загружаются правильно, а затем, векторные изображения правильно создаются. Какие могут быть причины? Мой расчет тоже длился довольно долго (2 с)...
1 ответ
Модуль брошюровщика OpenCV использует функции изображений для создания точного выравнивания.
Как правило, между двумя изображениями, которые должны быть сшиты, должно быть около 20-30% перекрытия. Если между полями камеры нет значительного перекрытия, между пересечениями изображений будет недостаточно функций. Изображения, которые вы дали, имеют достаточно равномерный фон для модуля брошюровщика, чтобы найти достаточные особенности в пересечении изображений. Вам нужно будет взглянуть на увеличение функций на пересечении изображений, чтобы выровнять изображения.