given two fisheye images of large FOV, shot in opposite direction, can you show me a piece of code in C/C++ that can stitch the two source images into a 360 panoramic image in equirectangular format? you may use OpenCV lib if needed.
时间: 2023-03-08 08:32:48 浏览: 74
答:可以使用OpenCV库中的stitcher类来实现两个鱼眼图像的拼接。示例代码如下:Stitcher stitcher = Stitcher::createDefault(try_use_gpu);
Mat pano;
vector<Mat> imgs;
imgs.push_back(img1);
imgs.push_back(img2);
Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);
if (status != Stitcher::OK)
{
cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << endl;
return -1;
}
imwrite("result.jpg", pano);
相关问题
terminate called after throwing of an instance of ‘cv::Exception’. what():OpenCV(4.6.0) /home/as/opencv/opencv-4.6.0/modules/calib3d/src/fisheye.cop:1460: error:(-3:Internal error) CALIB_CHECK_COND -Ill-conditioned matrix for input array 1 in function ‘CalibrateExtrinsics’怎么解决
这个错误是由于输入矩阵不符合要求导致的。解决方法是检查输入矩阵的维度和内容是否正确。你可以检查以下几个方面:
1. 检查矩阵的维度是否正确。
2. 确保矩阵中的数据类型正确。
3. 确保矩阵中的数据是否完整。
4. 检查是否有足够的数据来进行计算。
如果以上检查都没有问题,你可以尝试使用其他计算方法,或者使用其他库来解决问题。
SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE 使用例程 C++
以下是使用SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE的简单例程。
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取图像
cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
if (img.empty()) {
std::cerr << "Failed to read image file." << std::endl;
return -1;
}
// 检测角点
cv::Size patternSize(8, 6);
std::vector<cv::Point2f> corners;
bool found = cv::findChessboardCorners(img, patternSize, corners, cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | cv::CALIB_CB_FAST_CHECK | cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);
if (!found) {
std::cerr << "Failed to find chessboard corners." << std::endl;
return -1;
}
// 亚像素级别精度优化
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::cornerSubPix(gray, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
// 相机内参矩阵
cv::Mat K = cv::Mat::eye(3, 3, CV_64F);
K.at<double>(0, 0) = 1000.0; // fx
K.at<double>(1, 1) = 1000.0; // fy
K.at<double>(0, 2) = img.cols / 2.0; // cx
K.at<double>(1, 2) = img.rows / 2.0; // cy
// 畸变参数
cv::Mat D = cv::Mat::zeros(4, 1, CV_64F);
// 估计相机位姿
cv::Mat rvec, tvec;
cv::solvePnP(corners, corners3D, K, D, rvec, tvec, false, cv::SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE);
// 输出结果
std::cout << "rvec: " << rvec << std::endl;
std::cout << "tvec: " << tvec << std::endl;
return 0;
}
```
说明:
1. 读取图像并检测棋盘格角点。
2. 对角点进行亚像素级别精度优化。
3. 定义相机内参矩阵和畸变参数,这里使用固定值。
4. 调用 `cv::solvePnP` 函数估计相机位姿。注意最后一个参数设置为 `SOLVEPNP_PERSPECTIVE_FISHEYE`。
5. 输出旋转向量和平移向量。
需要注意的是,在使用 `cv::solvePnP` 函数时,输入的角点是经过亚像素级别精度优化的,输出的旋转向量和平移向量是相机坐标系下的,需要经过变换才能得到世界坐标系下的坐标。