双目和多目摄像头对齐与拼接

双目摄像头或者多目组合摄像头因为组装工艺原因可能会有瑕疵，表现在拍照录相上是图像焦点不在一个水平线或者垂直线，一般场合勉强可用，对精度有要求的场合，需要校正。比如使双目图像录相处于同一水平线，多目拼接也需要找到共同点合并。这可以使用opencv实现，寻找不同图像的相似点，进一步调优，通过比较相以点的坐标，计算出偏移，在拍照和录相时进行校正。

public static Mat FeatureOrbLannbased(Mat src, Mat dst) {FeatureDetector fd = FeatureDetector.create(FeatureDetector.ORB);DescriptorExtractor de = DescriptorExtractor.create(DescriptorExtractor.ORB);DescriptorMatcher Matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_L1);MatOfKeyPoint mkp = new MatOfKeyPoint();fd.detect(src, mkp);Mat desc = new Mat();de.compute(src, mkp, desc);Features2d.drawKeypoints(src, mkp, src);MatOfKeyPoint mkp2 = new MatOfKeyPoint();fd.detect(dst, mkp2);Mat desc2 = new Mat();de.compute(dst, mkp2, desc2);Features2d.drawKeypoints(dst, mkp2, dst);// Matching featuresMatOfDMatch Matches = new MatOfDMatch();Matcher.match(desc, desc2, Matches);// 筛选点double maxDist = Double.MIN_VALUE;double minDist = Double.MAX_VALUE;DMatch[] mats = Matches.toArray();for (int i = 0; i < mats.length; i++) {double dist = mats[i].distance;if (dist < minDist) {minDist = dist;}if (dist > maxDist) {maxDist = dist;}}System.out.println("Min Distance:" + minDist);System.out.println("Max Distance:" + maxDist);List<DMatch> goodMatch = new LinkedList<>();KeyPoint[] smkp = mkp.toArray();KeyPoint[] dmkp = mkp2.toArray();// double[] arr = new double[mats.length];List<Double> list = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < mats.length; i++) {// 相似度，越小越相似System.out.println("mats[i].distance:" + mats[i].distance);// 原始点坐标System.out.println("smkp x:" + smkp[mats[i].queryIdx].pt.x);System.out.println("smkp y:" + smkp[mats[i].queryIdx].pt.y);// 目标点坐标System.out.println("dmkp x:" + dmkp[mats[i].trainIdx].pt.x);System.out.println("dmkp y:" + dmkp[mats[i].trainIdx].pt.y);//对相似性最高的坐标过滤if ((mats[i].distance >= minDist) && (mats[i].distance < minDist + 100f)) {goodMatch.add(mats[i]);list.add(dmkp[mats[i].trainIdx].pt.y - smkp[mats[i].queryIdx].pt.y);}}Matches.fromList(goodMatch);// Show resultMat OutImage = new Mat();Features2d.drawMatches(src, mkp, dst, mkp2, Matches, OutImage);double[] arr = convert2doubleArray(list.toArray(new Double[list.size()]));//获取Y轴偏差countMatches(arr);return OutImage;}

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