ओपनसीवी ट्रांसफॉर्मिंग छवि

Question

मैं ओपन सीवी के लिए नया हूं, मैं दो छवियों src और dst छवि को बदलना चाहता हूं। मैं रूपांतरण मैट्रिक्स की गणना करने के लिए cv::estimateRigidTransform() का उपयोग कर रहा हूं और उसके बाद cv::warpAffine() का उपयोग करके dst से src में परिवर्तित करने के लिए उपयोग कर रहा हूं। जब मैं नई छवि के साथ नई छवि की तुलना करता हूं तो यह लगभग समान होता है (रूपांतरित), लेकिन जब मुझे नई रूपांतरित छवि और src छवि का abs अंतर मिल रहा है, तो बहुत अंतर है। मुझे क्या करना चाहिए क्योंकि मेरी डीएसटी छवि में कुछ घूर्णन और अनुवाद कारक भी हैं। यहाँ मेरी कोड

गंतव्य छवि

उत्पादन छवि

है

cv::Mat transformMat = cv::estimateRigidTransform(src, dst, true); 
cv::Mat output; 
cv::Size dsize = leftImageMat.size(); //This specifies the output image size--change needed 
cv::warpAffine(src, output, transformMat, dsize); 

एसआरसी छवि

पूर्ण अंतर छवि

धन्यवाद

Answer 1

आप प्रक्रिया के बारे में कुछ गलतफहमी है।

विधि सीवी :: estimateRigidTransform इनपुट के दो सेट इनपुट के रूप में लेता है। और उसके बाद रूपांतरण मैट्रिक्स खोजने के लिए समीकरणों का सेट हल करता है। परिवर्तन का आउटपुट स्रोत बिंदुओं को डीएसटी पॉइंट से जोड़ता है (सटीक या बारीकी से, यदि सटीक मिलान संभव नहीं है - उदाहरण के लिए फ्लोट निर्देशांक)।

यदि आप दो छवियों पर अनुमान RigidTransform लागू करते हैं, तो OpenCV पहले कुछ आंतरिक विधि का उपयोग करके अंक के मिलान करने वाले जोड़े ढूंढता है (opencv docs देखें)।

सीवी :: warpAffine फिर दिए गए परिवर्तन मैट्रिक्स के अनुसार src image को dst में बदल देता है। लेकिन किसी भी (लगभग किसी भी) परिवर्तन हानि ऑपरेशन है। एल्गोरिदम को कुछ डेटा अनुमान लगाना पड़ता है, क्योंकि वे उपलब्ध नहीं हैं। ज्ञात जानकारी का उपयोग करके आप अज्ञात मान की गणना करते हुए, इस प्रक्रिया को इंटरपोलेशन कहा जाता है। छवि स्केलिंग के बारे में कुछ जानकारी wiki पर मिल सकती है। वही नियम अन्य परिवर्तनों पर लागू होते हैं - घूर्णन, तिरछा, परिप्रेक्ष्य ... जाहिर है यह अनुवाद पर लागू नहीं होता है।

अपनी परीक्षण छवियों को देखते हुए, मुझे लगता है कि OpenCV संदर्भ के रूप में दीपक को ले जाता है। अंतर से स्पष्ट है कि लैंपशेड सबसे अच्छा बदल जाता है। डिफ़ॉल्ट ओपनसीवी वारिंग के लिए रैखिक इंटरपोलेशन का उपयोग करता है क्योंकि यह सबसे तेज़ तरीका है। लेकिन आप बेहतर परिणामों के लिए अधिक प्रगति विधि निर्धारित कर सकते हैं - फिर opencv docs से परामर्श लें।

निष्कर्ष: आपको जो परिणाम मिला है वह बहुत अच्छा है, अगर आप ध्यान में रखते हैं, तो यह स्वचालित प्रक्रिया का परिणाम है। यदि आप बेहतर परिणाम चाहते हैं, तो आपको संबंधित बिंदुओं का चयन करने के लिए एक और तरीका खोजना होगा। या बेहतर इंटरपोलेशन विधि का उपयोग करें। किसी भी तरह से, परिवर्तन के बाद, diff 0 नहीं होगा। यह प्राप्त करने के लिए लगभग असंभव है, क्योंकि बिटमैप पिक्सेल की अलग ग्रिड है, इसलिए हमेशा कुछ अंतराल होंगे, जिन्हें अनुमान लगाने की आवश्यकता है।