C++ OpenCV中圖像配準技術(shù)探索

在C++ OpenCV庫中，圖像配準是一種將兩個或多個圖像對齊到相同的坐標系的技術(shù)

1. 特征點檢測與匹配： 首先，需要檢測圖像中的關(guān)鍵特征點。OpenCV提供了許多特征點檢測器，如SIFT、SURF、ORB等。然后，可以使用特征點匹配算法（如FLANN、BruteForce）來匹配兩個圖像之間的特征點。

2. 基于特征點的單應(yīng)性變換（Homography）： 從匹配的特征點中，可以計算出一個單應(yīng)性矩陣，該矩陣表示兩個圖像之間的投影變換。這可以通過使用findHomography()函數(shù)實現(xiàn)。

3. 圖像配準： 使用計算得到的單應(yīng)性矩陣，可以將一個圖像變換為另一個圖像的視角。這可以通過使用warpPerspective()函數(shù)實現(xiàn)。

以下是一個簡單的示例，展示了如何使用OpenCV進行圖像配準：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 讀取圖像
    Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 創(chuàng)建特征點檢測器
    Ptr<Feature2D> detector = xfeatures2d::SIFT::create();

    // 檢測特征點
    vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
    detector->detect(img1, keypoints1);
    detector->detect(img2, keypoints2);

    // 計算特征點描述符
    Mat descriptors1, descriptors2;
    detector->compute(img1, keypoints1, descriptors1);
    detector->compute(img2, keypoints2, descriptors2);

    // 創(chuàng)建特征點匹配器
    Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("FlannBased");

    // 匹配特征點
    vector<vector<DMatch>> knnMatches;
    matcher->knnMatch(descriptors1, descriptors2, knnMatches, 2);

    // 過濾匹配結(jié)果
    vector<DMatch> goodMatches;
    for (size_t i = 0; i < knnMatches.size(); i++) {
        if (knnMatches[i][0].distance < 0.7 * knnMatches[i][1].distance) {
            goodMatches.push_back(knnMatches[i][0]);
        }
    }

    // 計算單應(yīng)性矩陣
    vector<Point2f> points1, points2;
    for (size_t i = 0; i< goodMatches.size(); i++) {
        points1.push_back(keypoints1[goodMatches[i].queryIdx].pt);
        points2.push_back(keypoints2[goodMatches[i].trainIdx].pt);
    }
    Mat H = findHomography(points1, points2, RANSAC);

    // 圖像配準
    Mat alignedImg;
    warpPerspective(img1, alignedImg, H, img2.size());

    // 顯示結(jié)果
    imshow("Image 1", img1);
    imshow("Image 2", img2);
    imshow("Aligned Image", alignedImg);
    waitKey(0);

    return 0;
}

這個示例使用了SIFT特征點檢測器和描述符，以及FLANN匹配器。你可以根據(jù)需要選擇其他特征點檢測器和匹配器。請注意，這個示例僅用于演示目的，實際應(yīng)用中可能需要更復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整和錯誤處理。