求连续两帧图像包含的共同物体

Question

比如桌上有一些形成不同物体，物体是不动的，移动摄像头，求连续两帧包含的共同或相似的物体，并显示相应的ROI，以及摄像头在x,y轴上移动位移。如图所示，最左边是第一帧 ，中间是第二帧，显示两帧有共同物体 C 和 D。

要求用C++，平台不限。

Answer 1

以下参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，并由妄北y整理回复。

要解决这个问题，我们可以采用特征匹配的方法。以下是一个基于OpenCV库的C++解决方案，用于检测连续两帧图像中的共同物体。这个例子使用了SIFT（尺度不变特征变换）算法来提取关键点和描述符，然后通过BFMatcher进行匹配。

首先，请确保你已经安装了OpenCV。如果没有安装，你可以从OpenCV官网下载并安装。

以下是C++代码示例：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <vector>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 读取两帧图像
    Mat img1 = imread("frame1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat img2 = imread("frame2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    if (img1.empty() || img2.empty()) {
        cout << "Image not found!" << endl;
        return -1;
    }

    // 初始化SIFT检测器
    Ptr<xfeatures2d::SIFT> sift = xfeatures2d::SIFT::create();

    // 检测关键点和计算描述符
    vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
    Mat descriptors1, descriptors2;

    sift->detectAndCompute(img1, noArray(), keypoints1, descriptors1);
    sift->detectAndCompute(img2, noArray(), keypoints2, descriptors2);

    // 创建BFMatcher对象
    Ptr<BFMatcher> matcher = BFMatcher::create(NORM_L2, true);

    // 匹配描述符
    vector<pair<DMatch, DMatch>> knn_matches;
    matcher->knnMatch(descriptors1, descriptors2, knn_matches, 2);

    // 应用Lowe's比例测试
    vector<DMatch> good_matches;
    for (auto &m : knn_matches) {
        if (m.second.distance < 0.75 * m.first.distance) {
            good_matches.push_back(m.first);
        }
    }

    // 绘制匹配的关键点
    Mat outImg;
    drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, good_matches, outImg, noArray(), Scalar(0, 0, 255), Scalar(0, 255, 0));

    // 显示结果
    imshow("Matches", outImg);
    waitKey();

    // 计算摄像头在x, y轴上的位移
    // 这里仅提供一个思路，具体实现取决于你的应用场景
    // 1. 使用关键点的坐标
    // 2. 根据匹配的关键点对计算位移
    // 3. 可以根据需要将结果可视化

    return 0;
}

这段代码首先读取两帧图像，然后使用SIFT算法提取关键点和描述符。接下来，使用BFMatcher进行匹配，并应用Lowe's比例测试筛选出好的匹配点。最后，使用drawMatches函数在图像上绘制匹配的关键点。

注意：这个代码示例假设你已经有了名为frame1.jpg和frame2.jpg的两帧图像。你需要将这些图像放在与代码相同的目录下，或者提供正确的路径。

关于摄像头在x, y轴上移动位移的计算，这通常需要你根据实际应用场景来实现。一种可能的方法是使用匹配关键点的坐标来计算位移。具体实现可能涉及到几何变换和相机校准的知识。

希望这个示例对你的问题有所帮助！如果你有任何疑问或者需要进一步的帮助，请随时告诉我。