Python 如何使用opencv对齐多个摄影机图像

想象一下，有人从相机上突然拍摄，他会有多张照片，但由于没有使用三脚架或支架，拍摄的图像会略有不同

如何对齐它们，使它们整齐地重叠并裁剪出边缘

我搜索了很多，但大多数解决方案要么是进行三维重建，要么是使用matlab

e、 g

因为我对openCV非常陌生，所以我更喜欢一个易于实现的解决方案

我已经通过在MSPaint中手动旋转和裁剪图像生成了许多数据集，但是包含相应数据集的任何链接（稍微旋转和翻译的图像）也会有所帮助

编辑：我在这里找到了一个解决方案 它给出了旋转和平移向量的近似值

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我怎样才能做得更好呢？

这取决于你所说的“更好”是什么意思（准确性、速度、低内存需求等）。一种经典方法是将每个帧#i（i>2）与第一帧对齐，如下所示：

局部特征检测，例如通过SIFT或SURF（）

描述符提取（）

描述符匹配（）

基于透视变换的路线估计（）

使用估计的变换（）变换图像#i以匹配图像1

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谢谢，这很有帮助。我现在已经完成了大部分工作，但是为了正确地对齐它，因为#5我不想反转估计的变换来校正透视图。第1帧建立正确的透视图，单应矩阵是从第1帧到第2帧的变换。要使第2帧与第1帧对齐，我们应该在第2帧上应用Inv（M）。再次感谢，如果我误解了什么，请告诉我是的，这是完全可能的。这实际上取决于您在

透视图中使用的标志，但我认为这是正确的。