使用OpenCV进行图像全景拼接

图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。当然也可以是给定多张图像，但是总会转换成两张共享某些公共区域图像拼接的问题，因此本文以最简单的形式进行介绍。

本文主要的知识点包含一下内容：

关键点检测
局部不变描述符（SIFT，SURF等）
特征匹配
使用RANSAC进行单应性估计
透视变换

我们需要拼接的两张图像如下：

特征检测与提取

给定上述一对图像，我们希望将它们缝合以创建全景场景。重要的是要注意，两个图像都需要有一些公共区域。当然，我们上面给出的两张图像时比较理想的，有时候两个图像虽然具有公共区域，但是同样还可能存在缩放、旋转、来自不同相机等因素的影响。但是无论哪种情况，我们都需要检测图像中的特征点。

关键点检测

最初的并且可能是幼稚的方法是使用诸如Harris Corners之类的算法来提取关键点。然后，我们可以尝试基于某种相似性度量（例如欧几里得距离）来匹配相应的关键点。众所周知，角点具有一个不错的特性：角点不变。这意味着，一旦检测到角点，即使旋转图像，该角点仍将存在。

但是，如果我们旋转然后缩放图像怎么办？在这种情况下，我们会很困难，因为角点的大小不变。也就是说，如果我们放大图像，先前检测到的角可能会变成一条线！

总而言之，我们需要旋转和缩放不变的特征。那就是更强大的方法（如SIFT，SURF和ORB）。

关键点和描述符

诸如SIFT和SURF之类的方法试图解决角点检测算法的局限性。通常，角点检测器算法使用固定大小的内核来检测图像上的感兴趣区域（角）。不难看出，当我们缩放图像时，该内核可能变得太小或太大。为了解决此限制，诸如SIFT之类的方法使用高斯差分（DoD）。想法是将DoD应用于同一图像的不同缩放版本。它还使用相邻像素信息来查找和完善关键点和相应的描述符。

首先，我们需要加载2个图像，一个查询图像和一个训练图像。最初，我们首先从两者中提取关键点和描述符。通过使用OpenCV detectAndCompute()函数，我们可以一步完成它。请注意，为了使用detectAndCompute()，我们需要一个关键点检测器和描述符对象的实例。它可以是ORB，SIFT或SURF等。此外，在将图像输入给detectAndCompute()之前，我们将其转换为灰度。


def detectAndDescribe(image, method=None):
    """
    Compute key points and feature descriptors using an specific method
    """

    assert method is not None, "You need to define a feature detection method. Values are: 'sift', 'surf'"

    # detect and extract features from the image
    if method == 'sift':
        descriptor = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
    elif method == 'surf':
        descriptor = cv2.xfeatures2d.SURF_create()
    elif method == 'brisk':
        descriptor = cv2.BRISK_create()
    elif method == 'orb':
        descriptor = cv2.ORB_create()

    # get keypoints and descriptors
    (kps, features) = descriptor.detectAndCompute(image, None)

    return (kps, features)

我们为两个图像都设置了一组关键点和描述符。如果我们使用SIFT作为特征提取器，它将为每个关键点返回一个128维特征向量。如果选择SURF，我们将获得64维特征向量。下图显示了使用SIFT，SURF，BRISK和ORB得到的结果。

使用ORB和汉明距离检测关键点和描述符

使用SIFT检测关键点和描述符使用SURF检测关键点和描述符

使用BRISK和汉明距离检测关键点和描述符特征匹配

如我们所见，两个图像都有大量特征点。现在，我们想比较两组特征，并尽可能显示更多相似性的特征点对。使用OpenCV，特征点匹配需要Matcher对象。在这里，我们探索两种方式：暴力匹配器（BruteForce）和KNN（k最近邻）。

BruteForce（BF）Matcher的作用恰如其名。给定2组特征（来自图像A和图像B），将A组的每个特征与B组的所有特征进行比较。默认情况下，BF Matcher计算两点之间的欧式距离。因此，对于集合A中的每个特征，它都会返回集合B中最接近的特征。对于SIFT和SURF，OpenCV建议使用欧几里得距离。对于ORB和BRISK等其他特征提取器，建议使用汉明距离。我们要使用OpenCV创建BruteForce Matcher，一般情况下，我们只需要指定2个参数即可。第一个是距离度量。第二个是是否进行交叉检测的布尔参数。具体代码如下：


def createMatcher(method,crossCheck):
    "Create and return a Matcher Object"

    if method == 'sift' or method == 'surf':
        bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=crossCheck)
    elif method == 'orb' or method == 'brisk':
        bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=crossCheck)
    return bf

交叉检查布尔参数表示这两个特征是否具有相互匹配才视为有效。换句话说，对于被认为有效的一对特征（f1，f2），f1需要匹配f2，f2也必须匹配f1作为最接近的匹配。此过程可确保提供更强大的匹配功能集，这在原始SIFT论文中进行了描述。

但是，对于要考虑多个候选匹配的情况，可以使用基于KNN的匹配过程。KNN不会返回给定特征的单个最佳匹配，而是返回k个最佳匹配。需要注意的是，k的值必须由用户预先定义。如我们所料，KNN提供了更多的候选功能。但是，在进一步操作之前，我们需要确保所有这些匹配对都具有鲁棒性。比率测试

为了确保KNN返回的特征具有很好的可比性，SIFT论文的作者提出了一种称为比率测试的技术。一般情况下，我们遍历KNN得到匹配对，之后再执行距离测试。对于每对特征（f1，f2），如果f1和f2之间的距离在一定比例之内，则将其保留，否则将其丢弃。同样，必须手动选择比率值。

本质上，比率测试与BruteForce Matcher的交叉检查选项具有相同的作用。两者都确保一对检测到的特征确实足够接近以至于被认为是相似的。下面2个图显示了BF和KNN Matcher在SIFT特征上的匹配结果。我们选择仅显示100个匹配点以清晰显示。

使用KNN和SIFT的定量测试进行功能匹配

在SIFT特征上使用暴力匹配器进行特征匹配

需要注意的是，即使做了多种筛选来保证匹配的正确性，也无法完全保证特征点完全正确匹配。尽管如此，Matcher算法仍将为我们提供两幅图像中最佳（更相似）的特征集。接下来，我们利用这些点来计算将两个图像的匹配点拼接在一起的变换矩阵。

这种变换称为单应矩阵。简而言之，单应性是一个3×3矩阵，可用于许多应用中，例如相机姿态估计，透视校正和图像拼接。它将点从一个平面（图像）映射到另一平面。估计单应性

随机采样一致性（RANSAC）是用于拟合线性模型的迭代算法。与其他线性回归器不同，RANSAC被设计为对异常值具有鲁棒性。

像线性回归这样的模型使用最小二乘估计将最佳模型拟合到数据。但是，普通最小二乘法对异常值非常敏感。如果异常值数量很大，则可能会失败。RANSAC通过仅使用数据中的一组数据估计参数来解决此问题。下图显示了线性回归和RANSAC之间的比较。需要注意数据集包含相当多的离群值。

我们可以看到线性回归模型很容易受到异常值的影响。那是因为它试图减少平均误差。因此，它倾向于支持使所有数据点到模型本身的总距离最小的模型。包括异常值。相反，RANSAC仅将模型拟合为被识别为点的点的子集。

这个特性对我们的用例非常重要。在这里，我们将使用RANSAC来估计单应矩阵。事实证明，单应矩阵对我们传递给它的数据质量非常敏感。因此，重要的是要有一种算法（RANSAC），该算法可以从不属于数据分布的点中筛选出明显属于数据分布的点。

估计了单应矩阵后，我们需要将其中一张图像变换到一个公共平面上。在这里，我们将对其中一张图像应用透视变换。透视变换可以组合一个或多个操作，例如旋转，缩放，平移或剪切。我们可以使用OpenCV warpPerspective()函数。它以图像和单应矩阵作为输入。


# Apply panorama correction
width = trainImg.shape[1] + queryImg.shape[1]
height = trainImg.shape[0] + queryImg.shape[0]

result = cv2.warpPerspective(trainImg, H, (width, height))
result[0:queryImg.shape[0], 0:queryImg.shape[1]] = queryImg

plt.figure(figsize=(20,10))
plt.imshow(result)

plt.axis('off')
plt.show()

生成的全景图像如下所示。如我们所见，结果中包含了两个图像中的内容。另外，我们可以看到一些与照明条件和图像边界边缘效应有关的问题。理想情况下，我们可以执行一些处理技术来标准化亮度，例如直方图匹配，这会使结果看起来更真实和自然一些。