本文主要是介绍opencv的球面投影，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
cv::detail::SphericalProjector
在全景图像拼接任务中，可能需要对多个图像进行球面投影以实现无缝拼接。每个cv::detail::SphericalProjector可以负责一个图像的球面投影操作。通过将多个这样的投影器存储在std::vector中，可以对一组图像依次进行投影处理，为后续的图像融合和拼接做准备。
例如，当拼接一组由不同角度拍摄的照片以创建全景图时，这个容器可以存储针对每个照片的投影器，确保每个图像都能正确地投影到球面坐标系统中，从而使得拼接过程更加准确和自然。
std::vectorcv::detail::SphericalProjector
图像变换和校正：
在某些计算机视觉应用中，需要对图像进行特定的球面变换以校正图像的畸变或实现特定的视觉效果。std::vectorcv::detail::SphericalProjector可以存储不同参数设置的投影器，用于对不同的图像区域或不同的图像集进行不同程度的球面变换。
比如在虚拟现实（VR）或增强现实（AR）应用中，可能需要对不同视角的图像进行球面校正，以提供沉浸式的视觉体验。这个容器可以存储多个投影器，每个投影器对应不同的视角或场景，方便在运行时快速切换和应用不同的投影变换。
在 OpenCV 中，cv::detail::SphericalProjector的mapForward函数主要用于进行球面投影的正向映射。
变换
一、坐标变换
从原始图像坐标到球面坐标的转换：
该函数将输入图像中的像素坐标转换为对应的球面坐标。这在全景图像拼接、360 度图像渲染以及一些涉及球面投影的计算机视觉任务中非常关键。
例如，在全景图像拼接中，不同视角拍摄的图像需要转换到统一的球面坐标系统下，以便进行准确的融合。mapForward函数可以将每个像素在原始图像中的位置映射到球面坐标上，使得不同图像的对应位置能够在球面空间中进行匹配和拼接。
二、投影变换
确定像素在新空间中的位置：
它根据特定的投影模型和参数，计算出输入像素在球面投影后的新位置。这个过程涉及到复杂的数学计算，包括三角函数和矩阵运算等。
比如，在虚拟现实（VR）应用中，为了呈现沉浸式的 360 度场景，需要将平面图像投影到球面空间中。mapForward函数可以确定每个像素在球面空间中的具体位置，从而实现正确的投影效果。
三、支持后续处理
为图像融合和处理提供基础：
输出的映射结果可以被其他图像处理函数使用，以实现图像的融合、插值和校正等操作。通过知道每个像素在球面空间中的新位置，可以进行准确的插值计算，以填充由于投影变换而产生的空白区域，或者进行图像融合时确定不同图像中对应像素的权重。
例如，在全景图像拼接后，可能需要对拼接处进行平滑处理，这就需要根据像素在球面坐标下的位置进行插值和混合操作。mapForward函数提供的映射结果为这些后续处理提供了必要的信息。
例子
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/stitching/detail/blenders.hpp>
#include <opencv2/stitching/detail/matchers.hpp>
#include <opencv2/stitching/detail/motion_estimators.hpp>
#include <opencv2/stitching/detail/seam_finders.hpp>
#include <opencv2/stitching/detail/warpers.hpp>int main() {// 读取两张图像cv::Mat image1 = cv::imread("image1.jpg");cv::Mat image2 = cv::imread("image2.jpg");// 创建图像拼接器cv::Ptr<cv::detail::Stitcher> stitcher = cv::Stitcher::create();// 特征点匹配和图像拼接准备std::vector<cv::Mat> images = {image1, image2};std::vector<cv::detail::ImageFeatures> features(2);std::vector<cv::detail::MatchesInfo> pairwise_matches;cv::Ptr<cv::detail::FeaturesFinder> finder = cv::makePtr<cv::detail::OrbFeaturesFinder>();finder->compute(images, features);cv::Ptr<cv::detail::BestOf2NearestMatcher> matcher = cv::makePtr<cv::detail::BestOf2NearestMatcher>(false, 0.3f);matcher->match(features, pairwise_matches);std::vector<cv::detail::CameraParams> cameras;cv::Ptr<cv::detail::HomographyBasedEstimator> estimator = cv::makePtr<cv::detail::HomographyBasedEstimator>();estimator->estimate(features, pairwise_matches, cameras);cv::Ptr<cv::detail::BundleAdjusterBase> adjuster = cv::makePtr<cv::detail::BundleAdjusterRay>();adjuster->setConfThresh(1.0);adjuster->optimize(cameras, features, pairwise_matches);cv::detail::SphericalWarper warper;std::vector<cv::Point> corners(2);std::vector<cv::UMat> masks_warped(2);std::vector<cv::UMat> images_warped(2);warper.warp(images, images_warped, cameras);warper.warp(masks, masks_warped, cameras);cv::Rect roi;std::vector<cv::Point> corners2;int result_width = 0, result_height = 0;warper.composePanorama(masks_warped, corners, roi, result_width, result_height);cv::Mat result(result_height, result_width, CV_8UC3, cv::Scalar::all(0));cv::Mat mask(result_height, result_width, CV_8U, cv::Scalar::all(0));std::vector<cv::detail::SphericalProjector> projectors;for (size_t i = 0; i < cameras.size(); ++i) {projectors.push_back(cv::detail::SphericalProjector(cameras[i]));}// 使用 mapForward 函数示例cv::Point2f originalPoint(100, 150); // 假设这是图像中的一个点cv::Point2f sphericalPoint;projectors[0].mapForward(originalPoint, sphericalPoint);std::cout << "Original Point: (" << originalPoint.x << ", " << originalPoint.y << ")" << std::endl;std::cout << "Spherical Point: (" << sphericalPoint.x << ", " << sphericalPoint.y << ")" << std::endl;return 0;
}
在这个例子中，首先读取两张图像，进行特征点匹配和图像拼接的准备工作。然后创建了cv::detail::SphericalProjector对象，并使用mapForward函数将一个原始图像中的点转换为球面坐标中的点。请注意，运行这个示例代码需要有合适的图像文件（image1.jpg和image2.jpg）
这篇关于opencv的球面投影的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
