I.はじめに
今日のデジタル時代において、画像処理技術の重要性は自明の理です。無人運転、コンピュータビジョン、顔認識などの分野で重要な役割を果たしています。画像処理の重要な部分として、画像ステッチングアルゴリズムは、広視野画像を実現するための重要な手段です。今日は、SIFT、ホモグラフィー、KNN、Ransac などのテクノロジーを使用して、Python および OpenCV 環境で画像ステッチング アルゴリズムを実装する方法を説明します。
以下の主な目的は、これらの基本概念と実際の応用を理解するための入門レベルのガイドを提供することです。この記事を通じて、読者が画像処理についてより深く理解し、実際の例を実際に試してみることを願っています。
この記事の残りの部分は、主に 3 つの部分に分かれています。最初の部分では、関連するすべての概念とメソッドの紹介と説明、2 番目にサンプル コードによる実証、そして最後に、学んだ内容の確認と要約を行います。
2. 基礎知識と方法論の分析
1. SIFT (スケール不変特徴変換)
SIFT (Scale-Invariant Feature Transform の正式名) は、1999 年に David Lowe によって提案された、局所的な画像特徴を検出および記述する方法です。この方法の利点は、画像のスケール、回転、明るさの変化などに対して不変であり、画像のノイズや小さな視野角の変化にも安定しているため、画像のスティッチングに非常に役立ちます。
2. ホモグラフィー
ホモグラフィーは 2 つの画像間のピクセル間の対応関係を記述する変換であり、直接線形変換 (DLT) と呼ばれる方法を通じて特徴点間の対応関係から解くことができます。この変換関係を通じて、ある画像内の各ピクセルを別の画像に投影できます。これは画像のスプライシングにとって非常に重要です。