C++ C++；openCV视频到全景

我正在尝试通过将第n-1帧与第n帧缝合，从视频中创建全景图。 我的问题是（大约20帧）之后，图片的右侧变得非常模糊，我不知道该怎么处理它

主要内容：

frames=getVideoFrames（）；
stichPair（帧[1]，帧[0]，全景[0]）；
对于（int i=2；i

stichPair：

Ptr<FeatureDetector> brisk = BRISK::create(20, 3, 1.0f);
    Ptr<DescriptorMatcher> matcher = BFMatcher::create("BruteForce-Hamming");
// find features
    brisk->detect(leftImage, keypoints_1);
    brisk->detect(rightImage, keypoints_2);
    brisk->compute(leftImage, keypoints_1, descriptors_1);
    brisk->compute(rightImage, keypoints_2, descriptors_2);

    // Find two nearest matches
    matcher->knnMatch(descriptors_1, descriptors_2, matches, 2);

    //filter bad matches
    const float ratio = 0.6;
    for (int i = 0; i < matches.size(); ++i)
    {
        if (matches[i][0].distance / matches[i][1].distance < ratio)
        {
            good_matches.push_back(matches[i][0]);
        }
    }

    for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); i++)
    {
        leftImage_matchedKPs.push_back(keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt);
        rightImage_matchedKPs.push_back(keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt);
    }

    H = findHomography(Mat(rightImage_matchedKPs), Mat(leftImage_matchedKPs), RANSAC, 5);
    warpPerspective(rightImage, rightImageWarped, H, Size(4000, 1280)); // fixed size

    panorama = rightImageWarped.clone();
    roi = Mat(panorama, Rect(0, 0, leftImage.cols, leftImage.rows));
    leftImage.copyTo(roi);
}

Ptr brisk=brisk:：create（20,3,1.0f）；
Ptr matcher=BFMatcher:：create（“BruteForce Hamming”）；
//查找特征
轻快->检测（左图像，关键点1）；
轻快->检测（右图像，关键点2）；
brisk->compute（左图像、关键点、描述符）；
brisk->compute（右图像、关键点、描述符）；
//找到两个最近的匹配项
匹配器->knnMatch（描述符_1，描述符_2，匹配，2）；
//过滤错误匹配
常量浮动比率=0.6；
对于（int i=0；i

---

模糊度来自图像的比例因子。缩放来自一些不可避免的漂移，这些漂移要么是由于配准中的小错误，要么是因为您试图在2D图像上构建3D场景。缝合中使用的透视同形图仅适用于平面场景，或者如果摄影机中心因纯旋转而改变。您可以尝试在透视中使用INTER_CUBIC或INTER_LANCZOS4，但文档仅讨论INTER_LINEAR和INTER_NEAREST，因此，其他的可能不存在ist扭曲…与INTER_CUBIC或INTER_Lanczos4相同的结果模糊度来自图像的比例因子。缩放来自一些不可避免的漂移，这些漂移要么是由于配准中的小错误，要么是因为您试图在2D图像上构建3D场景。缝合中使用的透视同形图仅适用于平面场景，或者如果摄影机中心因纯旋转而改变。您可以尝试在透视中使用INTER_CUBIC或INTER_LANCZOS4，但文档仅讨论INTER_LINEAR和INTER_NEAREST，因此，其他的可能不存在ist翘曲…与INTER_CUBIC或INTER_LANCZOS4的结果相同

Ptr<FeatureDetector> brisk = BRISK::create(20, 3, 1.0f);
    Ptr<DescriptorMatcher> matcher = BFMatcher::create("BruteForce-Hamming");
// find features
    brisk->detect(leftImage, keypoints_1);
    brisk->detect(rightImage, keypoints_2);
    brisk->compute(leftImage, keypoints_1, descriptors_1);
    brisk->compute(rightImage, keypoints_2, descriptors_2);

    // Find two nearest matches
    matcher->knnMatch(descriptors_1, descriptors_2, matches, 2);

    //filter bad matches
    const float ratio = 0.6;
    for (int i = 0; i < matches.size(); ++i)
    {
        if (matches[i][0].distance / matches[i][1].distance < ratio)
        {
            good_matches.push_back(matches[i][0]);
        }
    }

    for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); i++)
    {
        leftImage_matchedKPs.push_back(keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt);
        rightImage_matchedKPs.push_back(keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt);
    }

    H = findHomography(Mat(rightImage_matchedKPs), Mat(leftImage_matchedKPs), RANSAC, 5);
    warpPerspective(rightImage, rightImageWarped, H, Size(4000, 1280)); // fixed size

    panorama = rightImageWarped.clone();
    roi = Mat(panorama, Rect(0, 0, leftImage.cols, leftImage.rows));
    leftImage.copyTo(roi);
}