opencv - 文字全景拼接

Question

我正在寻找一个好的文本全景图拼接库。我试过 OpenCV和 OpenPano .它们都适用于普通照片，但不适用于文本。例如我需要拼接以下3张图片:

图像之间有大约 45% 的重叠。

如果有一个选项可以使上述库之一在文本图像上工作良好，而不是寻找另一个库，那就太好了。

• 我需要这个库在 linux arm 上工作。

Answer 1

OpenPano拼接文本失败，因为它无法检索到足够的特征点(或关键点)来执行拼接过程。

文本拼接 不需要对旋转具有鲁棒性但只对翻译 具有鲁棒性的匹配方法。 OpenCV方便地提供这样的功能。它被称为:Template Matching .

我将开发的解决方案基于此 OpenCV 的功能。

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流水线

我现在将解释我的解决方案的主要步骤(有关更多详细信息，请查看下面提供的代码)。

匹配过程

为了匹配两个连续的图像(在 matchImages 函数中完成，请参见下面的代码):

1. 我们创建一个 模板 图像，方法是采用第一张图像的 45% (H_templ_ratio)，如下所示:

此步骤在我的代码中由函数 genTemplate 完成。

1. 我们将黑色边距添加到第二张图片(我们要在其中找到模板)。如果输入图像中的文本未对齐(尽管这些示例图像就是这种情况)，则此步骤是必要的。这是边距处理后图像的样子。如您所见，只需要图像下方和上方的边距:

模板 图像理论上可以在这个边缘图像的任何地方找到。此过程在 addBlackMargins 函数中完成。

1. 我们申请 canny filter在 模板 图像和我们想要找到它的图像上(在 Mat2Edges 函数中完成)。这将为匹配过程增加稳健性。这是一个例子:

1. 我们使用 matchTemplate 将模板与图像匹配然后我们检索与 minMaxLoc 的最佳匹配位置功能。

计算最终图像大小

此步骤包括计算最终矩阵 的大小，我们将在其中将所有图像拼接在一起。如果所有输入图像的高度不同，则尤其需要这样做。

此步骤在 calcFinalImgSize 函数内完成。我不会在这里详细介绍，因为尽管它看起来有点复杂(至少对我而言)，但这只是简单的数学运算(加法、减法、乘法)。如果您想理解公式，请带上笔和纸。

拼接过程

一旦我们有了每个输入图像的匹配位置，我们只需要做简单的数学运算就可以复制正确的输入图像 最终图像的位置。同样，我建议您检查代码以了解实现细节(参见 stitchImages 函数)。

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结果

这是您输入图像的结果:

如您所见，结果不是“像素完美”，但对于 OCR 来说应该足够好了.

这是另一个输入图像不同高度的结果:

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代码(Python)

我的程序是用 Python 编写的，并使用 cv2 (OpenCV) 和 numpy 模块。然而，它可以(轻松地)移植到其他语言中，例如 C++、Java 和 C#。

import numpy as np
import cv2

def genTemplate(img): 
    global H_templ_ratio
    # we get the image's width and height
    h, w = img.shape[:2]
    # we compute the template's bounds
    x1 = int(float(w)*(1-H_templ_ratio))
    y1 = 0
    x2 = w
    y2 = h
    return(img[y1:y2,x1:x2]) # and crop the input image

def mat2Edges(img): # applies a Canny filter to get the edges
    edged = cv2.Canny(img, 100, 200)
    return(edged)

def addBlackMargins(img, top, bottom, left, right): # top, bottom, left, right: margins width in pixels
    h, w = img.shape[:2]
    result = np.zeros((h+top+bottom, w+left+right, 3), np.uint8)
    result[top:top+h,left:left+w] = img
    return(result)

# return the y_offset of the first image to stitch and the final image size needed
def calcFinalImgSize(imgs, loc):
    global V_templ_ratio, H_templ_ratio
    y_offset = 0
    max_margin_top = 0; max_margin_bottom = 0 # maximum margins that will be needed above and bellow the first image in order to stitch all the images into one mat
    current_margin_top = 0; current_margin_bottom = 0

    h_init, w_init = imgs[0].shape[:2]
    w_final = w_init
    
    for i in range(0,len(loc)):
        h, w = imgs[i].shape[:2]
        h2, w2 = imgs[i+1].shape[:2]
        # we compute the max top/bottom margins that will be needed (relatively to the first input image) in order to stitch all the images
        current_margin_top += loc[i][1] # here, we assume that the template top-left corner Y-coordinate is 0 (relatively to its original image)
        current_margin_bottom += (h2 - loc[i][1]) - h
        if(current_margin_top > max_margin_top): max_margin_top = current_margin_top
        if(current_margin_bottom > max_margin_bottom): max_margin_bottom = current_margin_bottom
        # we compute the width needed for the final result
        x_templ = int(float(w)*H_templ_ratio) # x-coordinate of the template relatively to its original image
        w_final += (w2 - x_templ - loc[i][0]) # width needed to stitch all the images into one mat

    h_final = h_init + max_margin_top + max_margin_bottom
    return (max_margin_top, h_final, w_final)

# match each input image with its following image (1->2, 2->3) 
def matchImages(imgs, templates_loc):
    for i in range(0,len(imgs)-1):
        template = genTemplate(imgs[i])
        template = mat2Edges(template)
        h_templ, w_templ = template.shape[:2]
        # Apply template Matching
        margin_top = margin_bottom = h_templ; margin_left = margin_right = 0
        img = addBlackMargins(imgs[i+1],margin_top, margin_bottom, margin_left, margin_right) # we need to enlarge the input image prior to call matchTemplate (template needs to be strictly smaller than the input image)
        img = mat2Edges(img)
        res = cv2.matchTemplate(img,template,cv2.TM_CCOEFF) # matching function
        _, _, _, templ_pos = cv2.minMaxLoc(res) # minMaxLoc gets the best match position
        # as we added margins to the input image we need to subtract the margins width to get the template position relatively to the initial input image (without the black margins)
        rectified_templ_pos = (templ_pos[0]-margin_left, templ_pos[1]-margin_top) 
        templates_loc.append(rectified_templ_pos)
        print("max_loc", rectified_templ_pos)

def stitchImages(imgs, templates_loc):
    y_offset, h_final, w_final = calcFinalImgSize(imgs, templates_loc) # we calculate the "surface" needed to stitch all the images into one mat (and y_offset, the Y offset of the first image to be stitched) 
    result = np.zeros((h_final, w_final, 3), np.uint8)

    #initial stitch
    h_init, w_init = imgs[0].shape[:2]
    result[y_offset:y_offset+h_init, 0:w_init] = imgs[0]
    origin = (y_offset, 0) # top-left corner of the last stitched image (y,x)
    # stitching loop
    for j in range(0,len(templates_loc)):
        h, w = imgs[j].shape[:2]
        h2, w2 = imgs[j+1].shape[:2]
        # we compute the coordinates where to stitch imgs[j+1]
        y1 = origin[0] - templates_loc[j][1]
        y2 = origin[0] - templates_loc[j][1] + h2
        x_templ = int(float(w)*(1-H_templ_ratio)) # x-coordinate of the template relatively to its original image's right side
        x1 = origin[1] + x_templ - templates_loc[j][0]
        x2 = origin[1] + x_templ - templates_loc[j][0] + w2
        result[y1:y2, x1:x2] = imgs[j+1] # we copy the input image into the result mat
        origin = (y1,x1) # we update the origin point with the last stitched image

    return(result)

if __name__ == '__main__':

    # input images
    part1 = cv2.imread('part1.jpg')
    part2 = cv2.imread('part2.jpg')
    part3 = cv2.imread('part3.jpg')
    imgs = [part1, part2, part3]
    
    H_templ_ratio = 0.45 # H_templ_ratio: horizontal ratio of the input that we will keep to create a template
    templates_loc = [] # templates location

    matchImages(imgs, templates_loc)
    
    result = stitchImages(imgs, templates_loc)

    cv2.imshow("result", result)