用stitcher类做图像拼接显示拼接不成功

Question

在对3个图像用stitcher类进行图像拼接时显示拼接不成功。想问问这种线条图是不是不可以进行拼接，然后有啥解决方案
现有代码如下：

#include <iostream>  
#include <stdio.h>  
#include <opencv2/stitching.hpp>
#include < opencv2/opencv.hpp > 
#include <fstream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    vector<Mat> imgs;
    Mat image1, image2, image3;

    image1 = imread("E:/环传感器/camera1.jpg");
    image2 = imread("E:/环传感器/camera2.jpg");
    image3 = imread("E:/环传感器/camera3.jpg");
    
    imshow("原图1", image1);
    imshow("原图2", image2);
    imshow("原图3", image3);
    imgs.push_back(image1);
    imgs.push_back(image2);
    imgs.push_back(image3);
    Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create();//调用create方法
    Mat pano;
    Stitcher::Status status = stitcher->stitch(imgs, pano);    // 使用stitch函数进行拼接
    if (status != Stitcher::OK)
    {
        cout << "Can't stitch images, error code = " << int(status) << endl;
        return -1;
    }
    // 显示结果图像
    imshow("全景图像", pano);
    waitKey(0);
}

这个是日志截图，看不太懂，但好像从一开始就失败了

Answer 1

以下内容由AIGC 及 gpt.4o 科技梦想家 共同回答解决方案、有用望采纳：

线条图拼接可能会因为缺乏明显的特征点而导致失败。可以尝试以下解决方案：

增加特征点：对图像进行预处理，如使用图像增强技术，提高特征的可识别性。
调整参数：尝试调整Stitcher类的配置参数，例如使用不同的拼接模式。
使用不同的拼接算法：考虑使用其他图像拼接库或算法，如OpenCV中的ORB或SIFT特征匹配。
手动标定：如果可能，手动选择关键点进行匹配，以提高拼接的成功率。
可以按照以下步骤具体解决图像拼接问题：

图像预处理：

使用图像处理库（如OpenCV）增强图像对比度，增加特征点的可见性。例如：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_enhanced = cv2.equalizeHist(img_gray)  # 直方图均衡化

选择特征检测算法：

使用特征检测算法如ORB、SIFT或SURF，以找到更好的特征点

orb = cv2.ORB_create()
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(img_enhanced, None)

使用拼接类进行拼接：

使用Stitcher类进行拼接时，确保所有输入图像都是处理后的图像

stitcher = cv2.Stitcher_create()
status, stitched = stitcher.stitch([img1, img2, img3])  # 处理后的图像列表
if status == cv2.Stitcher_OK:
    cv2.imwrite('result.jpg', stitched)
else:
    print("拼接失败")

调整Stitcher参数：

如果拼接失败，可以尝试使用不同的模式：

stitcher = cv2.Stitcher_create(cv2.Stitcher_PANORAMA)  # 使用全景模式

手动标定关键点：

如果自动拼接效果不理想，可以手动选择一些匹配点，并使用RANSAC等算法进行配准。
逐步调试：

可以逐步调试每一步的输出，查看图像特征点是否正确匹配。
这些步骤可以帮助你解决图像拼接的问题。你可以根据具体情况进行调整。