多个摄像头图像拼接

Question

我一直在运行一个拼接来自多个摄像头图像的项目，但我认为我有一个瓶颈......我对这个问题有一些疑问。

我想在未来将它们安装在车辆上，这意味着相机的相对位置和方向是固定的。

此外，由于我使用多个相机并尝试使用HOMOGRAPHY从它们中拼接图像，因此我会尽可能地将相机放在尽可能靠近的位置，以避免错误（由于相机焦点不在相同的位置，因为相机占用一定的空间是不可能的）。可以减少。

这是我的一个简短的实验视频。 http://www.youtube.com/watch?v=JEQJZQq3RTY

拼接结果是非常可怕的，如图那里...... 即使由摄像机拍摄的场景是静态的，单应仍保持不同。

以下链接是我迄今为止完成的代码，code1.png和code2.png是在Stitching_refind.cpp中显示我的部分代码的图片。

https://docs.google.com/folder/d/0B2r9FmkcbNwAbHdtVEVkSW1SQW8/edit?pli=1

我已经在代码几天改变了一些内容前，如做第2步，3和4（请检查上述2张PNG图片）一次。

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综上所述，我的问题是：

1.是否有可能找出计算功能之前重叠的区域？ 我不想计算整个图像的特征，因为它会导致更多的计算时间和不匹配。 我想知道是否有可能在2个相邻图像的重叠区域中使用计算机功能？

2.我能做些什么来使获得的单应性更精确？ 有人提到了CAMERA CALIBRATION，并尝试了其他一些匹配方法。 我还是新来的计算机视觉... 我试图研究一些关于相机校准的材料，但我仍然不知道它是什么。

大约2个月前，我问过类似的问题在这里： Having some difficulty in image stitching using OpenCV

，回答者克里斯说的其中一个：

这听起来像你理智地去了解这一点，但如果你有 访问这两个摄像头，他们将保持静止与 相互尊重，然后校准离线，并只需申请 在线转换将使您的应用程序更有效。

“校准离线”是指什么？它有什么帮助？

感谢您的任何建议和帮助。

Answer 1

正如克里斯写道：

However, your points are not restricted to a specific plane as they are 
imaging a 3D scene. If you wanted to calibrate offline, you could image 
a chessboard with both cameras, and the detected corners could be used 
in this function. 

校准下线意味着你使用一些激光功率校测模式容易察觉。然后计算变换矩阵。在此校准之后，将此（以前计算的）矩阵应用于获取的图像，它应该适合您。