注意:本文只是提供一些此项目的一种简单的实现方法以及流程,如下:
- 初始化相机参数,包括曝光时间、背光补偿等。
- 初始化传送带控制器,设置传送带速度。
- 开始捕获图像并保存每一帧。
- 对于每一帧,将它与前一帧进行配准(如利用SIFT算法)。
- 基于配准结果对当前帧进行变换,将其与前一帧进行无缝拼接。
- 将拼接后的图像保存为最终输出。
在opencv中有类似的拼接方法,例如全景拼接因为全景拼接基于特征点进行匹配的一种拼接方法,如果简单拼接可用此方法,下面我们来看一段简单的代码程序
// OpenCV库
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
// 初始化相机参数
int exposure_time = 100; // 曝光时间(以毫秒为单位)
int gain = 0;
bool backlight_compensation = true;
// 初始化传送带控制器
double conveyor_speed = 0.5; // 传送带速度(以米/秒为单位)
// 定义图像存储数组
const int num_frames = 100;
Mat frames[num_frames];
// 初始化相机
VideoCapture cap(0);
cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);
cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);
cap.set(CV_CAP_PROP_EXPOSURE, exposure_time);
cap.set(CV_CAP_PROP_GAIN, gain);
cap.set(CV_CAP_PROP_BACKLIGHT, backlight_compensation);
// 等待相机初始化完成
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(2000));
// 开始捕获图像并保存每一帧
for (int i = 0; i < num_frames; ++i) {
cap >> frames[i];
std::string filename = "frame_" + std::to_string(i) + ".jpg";
imwrite(filename, frames[i]);
// 控制传送带运动
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
// TODO: 控制传送带运动
// 配准前一帧
if (i > 0) {
// 利用SIFT算法进行特征点匹配和变换估计
Ptr<FeatureDetector> detector = SIFT::create();
std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
detector->detectAndCompute(frames[i-1], Mat(), keypoints1, descriptors1);
detector->detectAndCompute(frames[i], Mat(), keypoints2, descriptors2);
// 利用FLANN库进行匹配
FlannBasedMatcher matcher;
std::vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 提取匹配结果中的特征点对
std::vector<Point2f> pts1, pts2;
for (size_t j=0; j<matches.size(); ++j) {
pts1.push_back(keypoints1[matches[j].queryIdx].pt);
pts2.push_back(keypoints2[matches[j].trainIdx].pt);
}
// 利用findHomography函数进行变换估计
Mat H = findHomography(pts1, pts2, RANSAC);
// 对当前帧进行变换
warpPerspective(frames[i], frames[i], H, Size(frames[i].cols,frames[i].rows));
}
// 向左移动前一帧的ROI,然后将当前帧拼接到其右侧
Rect roi(0, 0, i*frames[i].cols, frames[i].rows);
Mat dst = Mat::zeros(frames[i].rows, (i+1)*frames[i].cols, frames[i].type());
frames[i-1](roi).copyTo(dst(Rect(0, 0, i*frames[i].cols, frames[i].rows)));
frames[i].copyTo(dst(Rect(i*frames[i].cols, 0, frames[i].cols, frames[i].rows)));
frames[i] = dst.clone();
}
// 将拼接后的图像保存为最终输出
imwrite("output.jpg", frames[num_frames-1]);
return 0;
}
此程序目前处于研究阶段,后续更新敬请期待,如果为码友有很好的建议欢迎评论区讨论,都是中国人不要见外,共同进步,赚钱!!