Kadrowanie obrazu panoramy w OpenCV

Question

Próbuję znaleźć prosty algorytm do przycinania (usuwania czarnych obszarów) obrazu panoramicznego utworzonego za pomocą modułu Stitcher openCV.

Mój pomysł jest do obliczenia najbardziej wewnętrzne czarne punkty na obrazie, który będzie określać obszar kadrowania, jak pokazano w następnym obrazie:

Zakładana przycięte wynik:

Próbowałem dwóch następnych podejść, ale one nie przycinają obrazu zgodnie z oczekiwaniami:

Pierwsze podejście:

void testCropA(cv::Mat& image) 
{ 
    cv::Mat gray; 
    cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY); 

    Size size = gray.size(); 
    int type = gray.type(); 
    int left = 0, top = 0, right = size.width, bottom = size.height; 

    cv::Mat row_zeros = Mat::zeros(1, right, type); 
    cv::Mat col_zeros = Mat::zeros(bottom, 1, type); 

    while (countNonZero(gray.row(top) != row_zeros) == 0) { top++; } 

    while (countNonZero(gray.col(left) != col_zeros) == 0) { left++; } 

    while (countNonZero(gray.row(bottom-1) != row_zeros) == 0) { bottom--; } 

    while (countNonZero(gray.col(right-1) != col_zeros) == 0) { right--; } 

    cv::Rect cropRect(left, top, right - left, bottom - top); 
    image = image(cropRect); 
} 

Drugie podejście:

void testCropB(cv::Mat& image) 
{ 
    cv::Mat gray; 
    cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY); 

    int minCol = gray.cols; 
    int minRow = gray.rows; 
    int maxCol = 0; 
    int maxRow = 0; 

    for (int i = 0; i < gray.rows - 3; i++) 
    { 
     for (int j = 0; j < gray.cols; j++) 
     { 
      if (gray.at<char>(i, j) != 0) 
      { 
       if (i < minRow) {minRow = i;} 
       if (j < minCol) {minCol = j;} 
       if (i > maxRow) {maxRow = i;} 
       if (j > maxCol) {maxCol = j;} 
      } 
     } 
    } 

    cv::Rect cropRect = Rect(minCol, minRow, maxCol - minCol, maxRow - minRow); 
    image = image(cropRect); 
} 

Answer 1

nigdy nie użyłem calss Stitcher, ale myślę, że można uzyskać szacunkową matrycę homography przy każdej pary zdjęć, jeśli można to uzyskać łatwo, możesz go pomnożyć z rogami pierwszego oryginalnego obrazu, a więc dla rogu ostatniego oryginalnego, otrzymasz ich szytą współrzędną, następnie uzyskasz min lewej i prawej współrzędnej x oraz min do góry i dołu Współrzędne Y każdego obrazu. Możesz uzyskać współrzędne każdego szytego obrazu, co musisz zrobić w niektórych przypadkach przycinania.