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单应变换相比平移变换，具有更广泛的场景适应性，但同时稳定性会有一定程度下降。设计到的技术细节有：特征检测与描述特征匹配与单应矩阵估计opencv采集视频渐入渐出图像融合这个解决方案的硬件条件包括：有两个USB接口的计算机，两个合理放置的USB摄像头。合理放置是指：两个摄像头分割一定夹角，相机中心相距接近，所拍摄场景有足够的重叠部分。以上保证了单应变换的可用性。代码实现：#include "

使用OpenCV实现同时打开两个USB摄像头，并实时显示视频。如果未检测有两个摄像头，程序会结束并发出“摄像头未安装好”的警告。这里推荐一个小巧的摄像头视频捕捉软件：amcap，使用它可以方便的检查每个摄像头是否能正常工作。捕获视频：代码：#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#in

直方图反映了图像中像素值的分布情况，很多时候，图像的视觉缺陷可以根据图像的直方图来分析。比如直方图太窄，说明图像使用的灰度值范围太窄；比如直方图有一个很强烈的峰值，说明图像部分灰度值的使用频率比其他强度值要高得多。所以，可以通过直方图信息来修改图像的灰度值。如果将一种灰度修改为另一种灰度，那么这意味着这种改变不是针对某些像素的，而是整体性的，新的颜色值只与当前像素的颜色值相关。这种关系，通常可以

OpenCV自带的stitching模块在追求拼接质量方面已经做得很好了，但是实时性不够，即使是拼接两幅图像。比如源程序拼接两幅640*480分辨率的图像，拼接时间为4.78″。对stitching_detailed.cpp源码进行改造，有利于提高实时性的举措有：调节初始化参数。比如使用GPU，这个需要重新编译OPenCV库。减少视频帧的分辨率。减少为320*240。将特征提取、匹配、变换矩阵

Stitcher类与detail类OpenCV提供了高级别的函数封装在Stitcher类中，使用很方便，不用考虑太多的细节。低级别函数封装在detail命名空间中，展示了OpenCV算法实现的很多步骤和细节，使熟悉如下拼接流水线的用户，方便自己定制。可见OpenCV图像拼接模块的实现是十分精密和复杂的，拼接的结果很完善，但同时也是费时的，完全不能够实现实时应用。我在研究detail源码时，由于水平

假设两个摄像头平行固定，所拍摄的图像视差很小，可以通过“柱面投影+模板匹配+渐入渐出融合”的解决方案实现视频拼接。关于这种方法的静态图像拼接，参考图像拼接（一）：柱面投影+模板匹配+渐入渐出融合OpenCV双摄像头捕获视频并实时显示的代码，参见：图像拼接（三）：OpenCV同时打开两个摄像头捕获视频将代码整合，实现双摄像头实时视频拼接：#include "opencv2/core/cor

这种拼接方法的假设前提是：待拼接的两幅图像之间的变换模型是平移模型，即两幅图像同名点位置之间只相差两个未知量：Δx\Delta x 和Δy\Delta y，自由度为2，模型收得最紧。所以只有所有图像都是用同一水平线或者同一已知倾斜角的摄像机拍摄时，这种方法才适用。整个过程为：首先对输入的两幅图像做柱面投影；然后通过模板匹配求取Δx\Delta x 和Δy\Delta y；最后采用渐入渐出的融合方

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在双摄像头相对平行固定，所拍摄图像视差很小，可使用平移运动模型的情形下，我们提到了“柱面投影+模板匹配+渐入渐出拼接”的解决方案。不考虑多线程，参见图像拼接（四）：双摄像头实时视频拼接（平移模型）可以看出，图像或视频拼接其实是一项”流水线”技术，包括：源图像数据获取（两幅源图像）、柱面投影、模板匹配、图像融合、输出或者是显示拼接后的图像。这个过程中每个步骤有先后，可以说是串行的，怎么能使用多线