前言
一个摄像头视野不大的时候，我们希望进行两个视野合并，这样让正视的视野增大，从而可以看到更广阔的标准视野。拼接的方法分为两条路，第一条路是stitcher类，第二条思路是特征点匹配。
本篇使用stitcher匹配，进行两张图来视野合并拼接。
Demo
两张图拼接过程
步骤一：打开图片
cv::Mat mat = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/29.jpg");
cv::Mat mat2 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/30.jpg");
步骤二：加入图片进入队列
std::vector<cv::Mat> vectorMat;
vectorMat.push_back(mat);
vectorMat.push_back(mat2);
步骤三：创建拼接类
cv::Ptr<cv::Stitcher> pStitcher = cv::Stitcher::create(cv::Stitcher::PANORAMA, false);
//cv::Ptr<cv::Stitcher> pStitcher = cv::Stitcher::create(cv::Stitcher::SCANS, false);
步骤四：拼接
cv::Ptr<cv::Stitcher> pStitcher = cv::Stitcher::create(cv::Stitcher::SCANS, false);
LOG;
cv::Stitcher::Status status = pStitcher->stitch(vectorMat, resultMat);
LOG;
if(status != cv::Stitcher::OK)
{
std::cout << "Failed to stitch, status =" << status << std::endl;
return;
}
对拼接后显示所有：
cv::namedWindow("mat", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("mat", mat);
cv::resizeWindow("mat", cv::Size(400, 300));
cv::namedWindow("mat2", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("mat2", mat2);
cv::resizeWindow("mat2", cv::Size(400, 300));
cv::namedWindow("resultMat", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("resultMat", resultMat);
cv::resizeWindow("resultMat", cv::Size(400, 300));
步骤五：对图像进行宽高黑边裁剪（略）
直接写个算法对周边黑色区域进行矩形探测，然后裁剪即可，方法很多，一般我们拍照的图片都不是全黑的，而黑边是全黑的，这个算法写起来有明显的特征。
耗时测试
原始图像1701x1280像素，耗时477ms左右
原始图片1701x1280像素，拼接消耗的时间约477ms：
图像缩小至400x300像素，耗时390ms左右
然后对其图片进行缩放后测试其耗时：
将图片统一缩放为800x600分辨率，其拼接耗时在390ms左右。
图像放大至1920x1080像素，耗时530ms左右
将图片放大至1920x1080分辨率，其拼接耗时在530ms左右
注意
本次测试并不严谨，基于同样图的缩放，单纯控制像素缩放来比较，但是得出的结论可以反应图像大小的影响，最终的耗时是受多方因素影响，包括但不限于检测特征电的数量、重叠区域的大小、像素分辨率、多图。
结论
这种方式适合对照片进行拼接，对黑边处理之后，效果很不错，但是，调用stitcher类实现时对图片的特征匹配有要求，一些特征点不够的图片无法拼接，并且，当图片较大或多张图片拼接时，速度慢。所以，倘若放到视频上，一秒钟25-60fps，那就肯定不行了。
SIFT算法拼接，SIFT算法可以提供较高的准确率，得到的图片需要经过再次处理，才能得到相对较好的图片，
ORB算法拼接，算法的速度非常快，但是最容易出现问题，且得到的图片需要经过再次处理，才能得到相对较好的图片，
函数原型
函数cv::Stitcher::create
static Ptr<Stitcher> create(Mode mode = PANORAMA, bool try_use_gpu = false);
- 参数一：拼接模式枚举，只有2个值PANORAMA和SCANS
PANORAMA：创建照片全景的模式，期望图像处于透视状态；
SCANS：合成扫描的模式。期望仿射变换下的图像，默认情况下不补偿曝光。（由于咱们一般总归有角度偏移，所以这个方式对拼接图像有较高要求） - 参数二：是否使用gpu，这种方式编译opencv得带上gpu编译，编译opencv的时候开启支持gpu，在arm上的话，需要先确认芯片是否支持GPU，然后安装GPU驱动，然后编译opencv支持GPU选项，才可以。
函数cv::Stitcher:: stitch
CV_WRAP Status stitch(InputArrayOfArrays images, OutputArray pano);
- 参数一：输入图像列表
- 参数二：输出拼接结果
Status stitch(InputArrayOfArrays images, const std::vector<std::vector<Rect> > &rois, OutputArray pano);
- 参数一：输入图像列表
- 参数二：输入图像列表依次需要拼接的区域
- 参数三：输出拼接结果
Demo源码
void OpenCVManager::testStitchImages()
{
cv::Mat mat = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/29.jpg");
cv::Mat mat2 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/30.jpg");
#if 0
// 拼接环视全景，特征点是完全不够，无法使用该方法，同时就算能拼也无法达到新能要求
cv::Mat mat = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/front_2024-08-22_17-15-08_result.png");
cv::Mat mat2 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/left_2024-08-22_17-15-10_result.png");
cv::Mat mat2 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/right_2024-08-22_17-15-11_result.png");
#endif
#if 1
// 对图片进行缩放，测试其拼接耗时
cv::resize(mat, mat, cv::Size(1920, 1080));
cv::resize(mat2, mat2, cv::Size(1920, 1080));
#endif
std::vector<cv::Mat> vectorMat;
vectorMat.push_back(mat);
vectorMat.push_back(mat2);
cv::Mat resultMat;
cv::Ptr<cv::Stitcher> pStitcher = cv::Stitcher::create(cv::Stitcher::PANORAMA, false);
// cv::Ptr<cv::Stitcher> pStitcher = cv::Stitcher::create(cv::Stitcher::SCANS, false);
LOG;
cv::Stitcher::Status status = pStitcher->stitch(vectorMat, resultMat);
LOG;
if(status != cv::Stitcher::OK)
{
std::cout << "Failed to stitch, status =" << status << std::endl;
return;
}
cv::namedWindow("mat", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("mat", mat);
cv::resizeWindow("mat", cv::Size(400, 300));
cv::namedWindow("mat2", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("mat2", mat2);
cv::resizeWindow("mat2", cv::Size(400, 300));
cv::namedWindow("resultMat", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("resultMat", resultMat);
cv::resizeWindow("resultMat", cv::Size(400, 300));
cv::waitKey(0);
}
对应工程模板v1.69.0
