さて、前回までで、「回転不変位相限定相関法」(RIPOC; Rotation Invariant Phase Only Correlation Method)の実装と検証を行ってきました。
検証に用いた2つの画像は、同一の画像から切り出したものであり、外部からの撹乱などの影響のない、いわば“きれいな”画像でした。精度よくシフト量とロール角が推定できるのは、ある意味当たり前といえば当たり前でした。
そこで、いよいよ、実際の画像に適用し、効果を検証してみます。
評価用に用いるのは、いつもの2つの左右画像。(1920×1080)
これを、端から1/4ずつ切り出し、照合します。(480×1080)
OpenCVでは、画像(配列)に対して着目領域(ROI; Region Of Interest)を設定できるため、取り扱いが非常に簡単です。
実行結果です。
回転方向(ロール)のズレはほとんどなく、上下方向(ティルト)と左右方向(パン)のズレのみ検出されています。
2つの左右画像を合成した結果です。
#2つの画像のつなぎ目は、自然に見えるようにアルファブレンディングしています。
別の画像。
合成結果。
別の画像。
合成結果。
いかがでしょうか。
〔関連情報〕
・【OpenCV】回転不変位相限定相関法による画像マッチング(1)
・【OpenCV】対数極座標画像の生成
・【OpenCV】位相限定相関法による画像マッチング(3)
・【OpenCV】位相限定相関法による画像マッチング(2)
・【OpenCV】位相限定相関法による画像マッチング(1)
・【OpenCV】ステレオカメラからの画像入力(1)
・【OpenCV】位相画像の生成
・【OpenCV】広角レンズの歪み補正
BMW3.NETブログ: - 2015-2-28 22:11
日付間違ってます。故意ですか?
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