Вопрос или проблема
всем. Я работаю над проектом цифровой обработки изображений, примененным к анализу футбола для своей диссертации. Я записал два видео матча с противоположных сторон футбольного поля, потому что одна камера с рыбий глаз не могла захватить всё поле в одном кадре, поэтому мы установили два телефона, направленных на стороны поля.
Вот некоторые примеры кадров, которые я извлек из видео:
Основная проблема, с которой я сталкиваюсь, это значительная деформация изображения во время процесса сшивания. Я использовал эту реализацию для сшивания: Сшивание с использованием этого руководства: Учебное пособие по сшиванию.
Вот пример моего промежуточного результата:
](https://i.sstatic.net/OlKgTUW1.png)
После деформации и выравнивания изображений (пропуская наибольшую общую внутреннюю часть), мой результат выглядит так:
Однако с помощью PTGUI я смог сшить изображения с гораздо меньшей (больше похоже на 0) деформацией:
Я не совсем уверен, как был достигнут этот результат с низкой деформацией. Есть ли способ уменьшить изгиб/деформацию в моем процессе? Я использую подход на основе гомографии. Вот блокнот с точно такими шагами, которые я следовал:
Код гомографии
Буду признателен за любые предложения по улучшению выравнивания изображений или уменьшению деформации. Заранее спасибо!
Ответ или решение
Чтобы избежать дисторсии и эффекта «рыбьего глаза» при сшивании изображений, особенно в контексте анализа футбольных матчей, необходимо учитывать несколько ключевых аспектов. Рассмотрим их подробно, опираясь на ваш текущий проект и имеющиеся у вас материалы.
1. Понимание проблемы дисторсии
Дисторсия, характерная для широкоугольных объективов, таких как fisheye, приводит к искривлению объектов на изображении. При сшивании изображений, полученных с помощью такого объектива, эти искажения могут стать значительным препятствием для корректного объединения кадров.
2. Преобразование изображений
Чтобы минимизировать дисторсии при сшивании, рекомендуется использовать процесс, называемый «декодирование» или «разгибание» изображений. Это означает, что при работе с изображениями, снятыми с fisheye, следует предварительно преобразовать их в более корректные (плоские) версии:
-
Калибровка камеры: Используйте метод калибровки камеры, чтобы определить параметры дисторсии вашего объектива. Библиотеки, такие как OpenCV, содержат функции для калибровки, которые помогут вам получить матрицу калибровки и коэффициенты дисторсии.
-
Коррекция искажения: Примените функцию
cv2.undistort(), используя параметры калибровки для устранения искажений. Это поможет получить более правильное представление изображения, что значительно повлияет на результат сшивания.
3. Ручное выравнивание и контроль точек совпадения
После коррекции искажений важно выполнять более детальное выравнивание изображений. Для этого вы можете использовать:
-
Алгоритмы поиска ключевых точек: Используйте алгоритмы, такие как SIFT, SURF или ORB, для обнаружения ключевых точек и соответствий между изображениями. Это повысит качество совпадений и упростит процесс сшивания.
-
Перенастройка гомографии: При применении гомографии (Homography), рассмотрите возможность добавления дополнительных контрольных точек и интегрируйте алгоритмы для пересмотра или повторной оценки гомографии, если результат не удовлетворителен.
4. Выбор подхода к сшиванию
Поскольку вы отметили, что используете реализацию на GitHub, возможно, стоит рассмотреть несколько альтернативных подходов:
-
PTGUI: Она уже показала лучшие результаты с минимальными искажениями, и имеет мощные инструменты для исправления дисторсии и более сложные алгоритмы сшивания. Попробуйте проанализировать, какие алгоритмы и методы использует PTGUI.
-
Параллельное сравнение: Вместо использования одного метода сшивания, попробуйте протестировать несколько подходов и сравнить результаты, чтобы понять, что работает лучше для ваших данных.
5. Постобработка результата
После начального сшивания, рассматривайте возможность применения постобработки:
-
Адаптивная маска: Используйте маски или плавные переходы между изображениями, чтобы сгладить разрывы, которые могут возникнуть из-за искажения или различных уровней экспозиции.
-
Выравнивание по яркости и контрасту: Убедитесь, что изображения не только совместимы по геометрическим характеристикам, но и по цвету, яркости и контрасту.
Заключение
Для достижения лучшего качества сшивания в вашем проекте по анализу футбольных матчей, важно уделить внимание каждому шагу от калибровки камеры до постобработки. Постепенно применяя предложенные методы и адаптируя их к вашим специфическим условиям, вы сможете заметно улучшить результаты. Не забывайте, что ключевым аспектом является экспериментирование — пробуйте разные параметры, изучайте результаты и корректируйте подходы на основе анализа.