HomographyBasedEstimator estimator; vector<CameraParams> cameras; if (!estimator(features, pairwise_matches, cameras)) { cout << "Homography estimation failed." << endl; return -1; } for (size_t i = 0; i < cameras.size(); i++) { Mat R; cameras[i].R.convertTo(R, CV_32F); cam...
HomographyBasedEstimator estimator; vector<CameraParams> cameras; estimator(features, pairwise_matches, cameras); for (size_t i = 0; i < cameras.size(); ++i) { Mat R; cameras[i].R.convertTo(R, CV_32F); cameras[i].R = R; LOGLN("Initial intrinsics #" << indices[i]+1 << ":\...
--features (surf | orb | sift | akaze) 选择 surf 或者 orb 算法进行特征点匹配,默认为 surf --matcher (homography | affine) 用于成对图像匹配的匹配器 --estimator (homography | affine) 用于转换估计的估计器类型 --match_conf <float> 特征点匹配步骤的匹配置信度,最近邻匹配距离与次近邻匹配距离的...
// 2.1.2 估计图像拼接中相机参数, 并进行波形校正 Stitcher::Status Stitcher::estimateCameraParams() { /* 2.1.2.1 估计全局框架中的变换参数 cameras_ 输入:特征点信息features_,特征点匹配关系pairwise_matches_ 输出:相机参数cameras_ 当拼接模型为:PANORAMA 时,方法为:HomographyBasedEstimator ,估计相机位姿 ...
HomographyBasedEstimatorestimator;//定义参数评估器,为八参数模型vector<CameraParams>cameras;//表示相机参数,求解相机的相对位置estimator(features,pairwise_matches,cameras);//进行相机参数求解 另外前面的算法孤立求解两幅图像之间的位置,如果直接进行多幅图像的拼接会造成误差的累积,因此使用光束平差法进行联合优化,可...
(features, pairwise_matches);//进行特征匹配52cout<<"特征匹配完毕"<<endl;5354HomographyBasedEstimator estimator;//定义参数评估器55vector<CameraParams> cameras;//表示相机参数,内参加外参56estimator(features, pairwise_matches, cameras);//进行相机参数评57for(size_t i =0; i < cameras.size(); ++...
--estimator (homography | affine) 用于转换估计的估计器类型 --match_conf <float> 特征点匹配步骤的匹配置信度,最近邻匹配距离与次近邻匹配距离的比值,surf 默认为 0.65,orb 默认为 0.3 --conf_thresh <float> 两幅图来自同一全景图的置信度,默认为 1.0 ...
string estimator_type ="homography"; string ba_cost_func ="ray"; string ba_refine_mask ="xxxxx";booldo_wave_correct =true; WaveCorrectKind wave_correct = detail::WAVE_CORRECT_HORIZ;boolsave_graph =false; std::string save_graph_to; ...
HomographyBasedEstimator工作得很漂亮。然而,由于它“依赖”特性,不幸的是它不是我要寻找的方法。 我不想依赖这些特性,因为我已经有了矩阵,如果有一种方法来“细化”当前的矩阵,那么这就是有针对性的结果。 到目前为止的结果: cvLevMarq“俄罗斯轮盘赌”6/10: ...
b, cameras = estimator.apply(features, p, None) print("Homography estimation Success") if not b: print("Homography estimation failed.") exit() for cam in cameras: cam.R = cam.R.astype(np.float32) adjuster = BA_COST_CHOICESargs.ba ...