榮威MARVEL X的全景影像功能是基于什么原理？這三者與特征點檢測有什么區(qū)別?角點檢測、斑？在圖像處理中，特征點可以稱為興趣點或角點。三者經(jīng)?；ハ嗍褂茫磮D像的極值點、直線的端點、曲線曲率最大的點或

榮威MARVEL X的全景影像功能是基于什么原理？

這三者與特征點檢測有什么區(qū)別?角點檢測、斑？

在圖像處理中，特征點可以稱為興趣點或角點。三者經(jīng)常互相使用，即圖像的極值點、直線的端點、曲線曲率最大的點或水平或垂直方向上屬性最大的點等。這些特征點是圖像的重要特征，對圖像圖形的理解和分析起著重要的作用。在保留圖像圖形重要特征的同時，特征點可以代替整個圖像處理，有效地減少信息數(shù)據(jù)量，使其信息含量非常高，有效地提高計算速度，有利于可靠的圖像匹配，使實時處理成為可能。

特征點檢測是對具有特定定義或可檢測的特征點的檢測。目前，有很多檢測方法，包括基于灰度圖像的角點檢測、基于二值圖像的角點檢測和基于輪廓曲線的角點檢測。基于灰度圖像的角點檢測可分為基于梯度的方法、基于模板的方法和基于模板的梯度組合方法?；谀０宓姆椒ㄖ饕紤]像素的灰度變化，即圖像亮度的變化，定義與相鄰點有足夠亮度對比度的點作為角點。常用的基于模板的角點檢測算法有kitchen-Rosenfeld角點檢測算法、Harris角點檢測算法、KLT角點檢測算法和Susan角點檢測算法。與其他角點檢測算法相比，SUSAN角點檢測算法具有算法簡單、定位準(zhǔn)確、抗噪能力強(qiáng)等優(yōu)點。

全景圖像拼接？

首先，讓我們介紹一下流程：

1。在選擇圖形時，兩個圖形的重疊面積不宜太小，我個人認(rèn)為不宜小于15%，這樣才能保證有足夠的角點進(jìn)行匹配。

2. 轉(zhuǎn)角檢測。在這一步中，opencv提供了很多方法，比如Harris角點檢測，被監(jiān)控的角點存儲在cvseq中，cvseq是一個雙向鏈表。

3. 角落凈化。在凈化過程中，需要RANSAC。Opencv附帶了一個函數(shù)findhomography，它不僅可以凈化，還可以計算3x3的轉(zhuǎn)換矩陣。這個變換矩陣非常重要。

4. 角匹配。凈化后的角落需要匹配。

5. 圖像變換。在這一步中，我嘗試了很多方法。最后，選擇了findphotography輸出的變換矩陣，即透視變換矩陣。經(jīng)過這種透視變換后，圖像可以直接用于拼接。

6. 圖像拼接。完成以上步驟后，這一步其實非常簡單。

7. 球面變換。在這一步中，我們需要將坐標(biāo)系從平面坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為球面坐標(biāo)系。