Как можно эффективно склеить несколько изображений, чтобы получить одно цельное изображение, а не несколько разных панорамных изображений? Может быть, существуют другие методы, помимо использования SIFT или ORB, чтобы достичь этой цели? Например, разумно ли склеить сначала два изображения, затем следующие два, и затем склеить результаты первых двух склеек? Хочу понять, каким образом можно сделать это так, чтобы все изображения объединились в одно цельное изображение, а не несколько частичных панорам.
Для объединения двух или более изображений в одно цельное изображение можно использовать не только методы поиска локальных особенностей, такие как SIFT или ORB, но и другие подходы, например, методы стерео-зрения или методы, основанные на использовании глубокого обучения. Один из возможных способов объединения изображений включает использование алгоритма, который находит соответствия между особенностями двух изображений (например, SIFT особенностями) и вычисляет гомографию или другое преобразование, которое может быть использовано для выравнивания изображений. Затем можно использовать эту преобразованную версию одного из изображений, чтобы объединить его с другим изображением. Для эффективного объединения нескольких изображений в одно цельное изображение можно использовать метод многостороннего объединения, где сначала объединяются два изображения, затем к полученной панораме добавляется третье изображение и т.д. Такой подход позволяет избежать появления разрывов или ограничений, которые могут возникнуть при одновременном объединении всех изображений. Также можно использовать методы, основанные на глубоком обучении, такие как генеративно-состязательные сети (GAN) или нейронные сети для объединения изображений. Эти методы могут обучаться на большом наборе данных изображений и автоматически выравнивать и объединять изображения без необходимости явного поиска и вычисления особенностей. В целом, для эффективного объединения нескольких изображений в одно цельное изображение рекомендуется экспериментировать с различными методами и подходами, чтобы найти наиболее подходящий в конкретной ситуации.
Можно сделать так:
1. Вычисляешь матрицу преобразования, которому нужно подвергнуть изображение 2, чтобы склеить его с изображением 1 (далее, 2->1).
2. Вычисляешь матрицу преобразования 3->2.
3. Склеиваешь 3 с 2, используя матрицу 3->2.
4. Склеиваешь сумму 3 и 2 с 1, используя матрицу 2->1.
Альтернативно, ты можешь подвергнуть 3 преобразованию 3->2, а потом 2->1 (либо последовательно, либо перемножив их матрицы), чтобы перевести его в систему отсчёта изображения 1, и склеить их непосредственно.
Таким образом можно построить дерево преобразований, где все изображения приводятся к ракурсу "корневого" изображения. Большой плюс этого подхода в том, что нам не требуется физически соединять все изображения в одно огромное полотно - если мы рассчитали матрицу преобразования для каждого изображения, мы можем преобразовывать каждое изображение тогда, когда оно требуется. Но можно и соединить, почему бы нет.
Ещё я не вполне понял, что ты имеешь ввиду под "панорамное изображение".
Но я подозреваю, это может быть вызвано тем, что на выбранном корневом (первом) изображении ракурс отличается от "нормального" - строго перпендикулярного целевой плоскости. Тогда тебе нужно выбрать такое изображение, на котором ты можешь более-менее точно определить целевую плоскость. ТУт может помочь какой-нибудь маркер типо QR-кода, aruco-маркера, да хоть банальный шахматный шаблон (с ним, кстати, проще всего). Главное, чтобы его размер был известен, и он был прямоугольный. Тогда можно будет рассчитать преобразование для этого изображения, которое исправит перспективу. Мы будем "смотреть прямо" на плоскость, где расположен этот шаблон. Это исправленное изображение и будет для нас корневым, к которому мы будем "пристёгивать" остальные.