OpenCV中使用RANSAC算法实现多张图像拼接

思路：

（1）获取图像的特征点，将每张图片的特征点保存到一个vector中；

（2）通过特征点匹配的方法，找到每张图片的共有特征点，并将其保存到一个vector中；

（3）通过RANSAC算法求解出拼接的变换矩阵；

（4）根据变换矩阵对每张图片进行仿射变换；

（5）将拼接后的图片进行裁剪；

（6）将裁剪后的图片拼接起来，最终得到拼接后的图片。

C/C++代码实现：

#include  
#include  using namespace std;int main()
{// 读取图像vector images;for (int i = 0; i < imageNum; i++){images.push_back(imread(imagePaths[i]));}// 获取每张图片的特征点vector> keypoints;for (int i = 0; i < imageNum; i++){vector kps;Mat descriptors;Ptr detector = ORB::create();detector->detectAndCompute(images[i], Mat(), kps, descriptors);keypoints.push_back(kps);}// 找到共有特征点vector srcPts, dstPts;for (int i = 0; i < imageNum; i++){for (int j = 0; j < imageNum; j++){if (i != j){vector matches;Ptr matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");matcher->match(descriptors[i], descriptors[j], matches);// 保存共有特征点for (int k = 0; k < matches.size(); k++){srcPts.push_back(keypoints[i][matches[k].queryIdx].pt);dstPts.push_back(keypoints[j][matches[k].trainIdx].pt);}}}}// 使用RANSAC算法求解出拼接的变换矩阵Mat H = findHomography(srcPts, dstPts, RANSAC);// 根据变换矩阵对每张图片进行仿射变换vector warpedImages;for (int i = 0; i < imageNum; i++){Mat warpedImage;warpPerspective(images[i], warpedImage, H, Size(width, height));warpedImages.push_back(warpedImage);}// 将拼接后的图片进行裁剪Mat result = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);for (int i = 0; i < imageNum; i++){Mat mask = Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);warpedImages[i].copyTo(result, mask);}// 将裁剪后的图片拼接起来Mat resultImage;hconcat(warpedImages, resultImage);// 将拼接后的图片输出imwrite("result.jpg", resultImage);return 0;
}

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