双鱼眼图像拼接 |
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双鱼眼图像拼接
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https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZyZlJY= 是什么: 大家都知道VR,能够看到360度全景图像,即每帧图像记录了360度的景色。而工业界是怎样拍摄这样的图像的呢?目前博主了解的主要有两种做法: A.使用多个正常摄像头,每个摄像头拍摄固定角度的图像,然后再拼接,博主2年前曾看过海康威视的由8个摄像头组成的全景拍摄器材B.使用两个视角>=180度的鱼眼摄像头,再拼接 | | 优点 |缺点| | — | — |—| |正常摄像头|畸变较少,矫正拼接时效果好|贵| |双鱼眼摄像头|便宜,安装简单,目前米家/三星 Gear360都已很成熟|拼接还是有瑕疵| 能学习的知识:: 初阶: 双鱼眼图像拼接能考察非常全面的图像处理知识,在目前深度学习火的时候,掌握以前的图像处理知识还是很有帮助的。概括的知识点:
图像成像原理(世界坐标点到二维图像),图像特征(sift/surf等,学习下前人在没有端对端网络怎么提的人工特征)图像拼接融合,最佳缝合线图像金字塔,高斯金字塔/拉普拉斯金字塔(deep cnn中FPN也是博主比较常用的结构去训分类或者检测的模型)
高阶: 提升效果:比我提供的解决方案效果好,能在什么方向优化效果 提升效率:怎么加速处理过程,SIMD/算法/并行??? 1.需求输入:给定两张鱼眼图像拍摄的图像,并且两个鱼眼镜头拍摄角度相向 输出:一张拼接好的矩形映射全景图(后续你可以根据这张全景图去做各种趣味剪辑） 2.我的解决方案 2.1 算法模块拆解我先google网上的做法:发现类似的功能: https://moonagic.com/dualfisheye-to-equirectangular/ 1.圆形畸变鱼眼图转换为矩形展开图(如下图),代码位于libs/remap/remap.py
2.2 后期优化
由于时间有限,博主还有自己的工作,抽周末完成这些项目,有些可优化的方向未实现,但都比较简单大家可以自己实现 效果: 1.图像配对点,sift等一系列特征都受输入图像影响,如果输入图像都是低频信息,不存在梯度等变化也就没有办法找到这些特征了,工业界都会使用标定图去找到配对点,如果你要接入标定图输出坐标的化只需要把process.py[67-68行]输入进去[[x,y]]Z坐标2.图像矫正,在project/paper文件夹里有三星GEAR360的一篇论文,大体方法类似,但他在矫正时加了模板匹配来左右对齐,大家也可以看看3.图像融合,如果有明显的光照区别,可以试试光照补偿的一些算法 效率: 说实话python没什么能优化效率的,也可以把一些操作cython化但是也没什么意义，不如用c++写一遍用SIMD优化 分析各个阶段的效率:1.remap:已经生成xmap,ymap坐标映射图了,转换很快2.sift是比较慢，这里已经做了优化（只对overlap提特征),如果是跑视频的化,只需要前几帧生成homography后面都不用提sift特征了3.融合,只对overlap区域最佳缝合线也不耗时,但图像金字塔有卷积操作代码风格(google python style): 1.代码框架 |
2.其中一个类格式 
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