エリアアレイカメラの撮影速度とコンベアベルトの動きの速度に従って、物理的な画像の各フレームがシームレスに接続されて完全な画像になります。全体のプロセスと C++ コード

注: この記事では、次のように、このプロジェクトの簡単な実装方法とプロセスのみを説明します。

1. 露出時間、逆光補正などのカメラパラメータを初期化します。
2. コンベアコントローラを初期化し、コンベア速度を設定します。
3. 画像のキャプチャを開始し、各フレームを保存します。
4. 各フレームについて、前のフレームと登録されます (たとえば、SIFT アルゴリズムを使用)。
5. 登録結果に基づいて、現在のフレームが変換され、前のフレームとシームレスにスティッチされます。
6. ステッチした画像を最終出力として保存します。

opencv には、パノラマ ステッチなどの同様のステッチ方法があります。パノラマ ステッチは、特徴点のマッチングに基づくステッチ方法であるためです。この方法が単純なステッチに利用できる場合は、簡単なコード プログラムを見てみましょう

// OpenCV库
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
    // 初始化相机参数
    int exposure_time = 100;    // 曝光时间（以毫秒为单位）
    int gain = 0;
    bool backlight_compensation = true;

    // 初始化传送带控制器
    double conveyor_speed = 0.5;    // 传送带速度（以米/秒为单位）

    // 定义图像存储数组
    const int num_frames = 100;
    Mat frames[num_frames];

    // 初始化相机
    VideoCapture cap(0);
    cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);
    cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);
    cap.set(CV_CAP_PROP_EXPOSURE, exposure_time);
    cap.set(CV_CAP_PROP_GAIN, gain);
    cap.set(CV_CAP_PROP_BACKLIGHT, backlight_compensation);

    // 等待相机初始化完成
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(2000));

    // 开始捕获图像并保存每一帧
    for (int i = 0; i < num_frames; ++i) {
        cap >> frames[i];
        std::string filename = "frame_" + std::to_string(i) + ".jpg";
        imwrite(filename, frames[i]);

        // 控制传送带运动
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
        // TODO: 控制传送带运动

        // 配准前一帧
        if (i > 0) {
            // 利用SIFT算法进行特征点匹配和变换估计
            Ptr<FeatureDetector> detector = SIFT::create();
            std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
            Mat descriptors1, descriptors2;
            detector->detectAndCompute(frames[i-1], Mat(), keypoints1, descriptors1);
            detector->detectAndCompute(frames[i], Mat(), keypoints2, descriptors2);

    // 利用FLANN库进行匹配
            FlannBasedMatcher matcher;
            std::vector<DMatch> matches;
            matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

            // 提取匹配结果中的特征点对
            std::vector<Point2f> pts1, pts2;
            for (size_t j=0; j<matches.size(); ++j) {
                pts1.push_back(keypoints1[matches[j].queryIdx].pt);
                pts2.push_back(keypoints2[matches[j].trainIdx].pt);
            }

    // 利用findHomography函数进行变换估计
            Mat H = findHomography(pts1, pts2, RANSAC);

            // 对当前帧进行变换
            warpPerspective(frames[i], frames[i], H, Size(frames[i].cols,frames[i].rows));
        }

        // 向左移动前一帧的ROI，然后将当前帧拼接到其右侧
        Rect roi(0, 0, i*frames[i].cols, frames[i].rows);
        Mat dst = Mat::zeros(frames[i].rows, (i+1)*frames[i].cols, frames[i].type());
        frames[i-1](roi).copyTo(dst(Rect(0, 0, i*frames[i].cols, frames[i].rows)));
        frames[i].copyTo(dst(Rect(i*frames[i].cols, 0, frames[i].cols, frames[i].rows)));
        frames[i] = dst.clone();
    }

    // 将拼接后的图像保存为最终输出
    imwrite("output.jpg", frames[num_frames-1]);

    return 0;
}

このプログラムは現在研究段階にあります。続報を楽しみにしていてください。コード友達に良い提案がある場合は、コメント欄での議論を歓迎します。すべての中国人は部外者に会わないで、一緒に進歩し、お金！！