多摄像机图像拼接

Question

我一直在运行一个从多个相机拼接图像的项目，但我认为我遇到了瓶颈......我对这个问题有一些问题。

我想尝试在未来将它们安装在车辆上，这意味着相机的相对位置和方向是固定的。

此外，由于我使用多个摄像机，并尝试使用单应性从中缝合图像，我将尽可能靠近摄像机，以减少误差（由于摄像机的焦点不在同一位置，并且摄像机占据一定空间是不可能的）。

这是我的实验短片http://www.youtube.com/watch?v=JEQJZQq3RTY

拼接结果非常可怕，如图所示...即使摄像机捕捉的场景是静态的，单应性仍然保持变化。

以下链接是我迄今为止所做的代码，code1.png和code2.png的图片显示了Stitching_refind.cpp.中的部分代码

https://docs.google.com/folder/d/0B2r9FmkcbNwAbHdtVEVkSW1SQW8/edit?pli=1

几天前我更改了代码中的一些内容，例如执行步骤2、3和4（请检查上面提到的2张png图片）仅此一次。

总而言之，我的问题是：

1. 在计算特征之前，是否有可能找出重叠区域？我不想计算整个图像上的特征，因为这会导致更多的计算时间和不匹配。我想知道是否有可能在2个相邻图像的重叠区域中仅计算机功能？

2.我能做些什么来使获得的单调更准确？有些人谈到了相机校准，并尝试了其他一些匹配方法。我还是计算机视觉的新手...我试图研究一些关于相机校准的材料，但我仍然不知道它有什么用。

大约2个月前，我在这里问了一个类似的问题:在使用OpenCV进行图像拼接时遇到了一些困难

，其中一个回答者克里斯说：

听起来你这样做很明智，但如果你能同时使用这两个摄像头，并且它们相对彼此保持静止，那幺离线校准和在线应用转换将使你的应用程序更加高效。

“离线校准”是什么意思？它有什么帮助？

感谢任何建议和帮助。

Answer 1

克里斯写道:

However, your points are not restricted to a specific plane as they are 
imaging a 3D scene. If you wanted to calibrate offline, you could image 
a chessboard with both cameras, and the detected corners could be used
in this function.

离线校准意味着您使用一些易于检测的校准模式。然后计算变换矩阵。校准后，将此（先前计算的）矩阵应用于采集的图像，它应该适合您。