全景圖概述

　　每當一個平面圖像映射到一個彎曲的表面就會發生圖象投影，反之亦然，這中現象特別常見于全景攝影。例如地球的球面可以映射到一塊平坦的紙張。由于在我們周圍的整個視場的可以被認為是作為球體的表面（對于所有觀測角度），我們需要一種能將球形投影到2-D平面以便照片打印的方法。

　　小的視角相對容易進行形變并投影到平坦的紙上。但是，當試圖把一個球形圖像映射到一個平面上，有些變形是不可避免的。因此，每一種類型的投影僅僅嘗試避免一種類型的失真，這是以犧牲其他失真為代價的。隨著視場角增大，觀測弧（viewing arc）變得更彎曲，從而全景投影類型之間的差異變得更加顯著。什么時候使用那一種投影，在很大程度上取決于每個投影應用。

　　整個全景拼接的算法流程來說，其實并不算復雜，至少在OpenCV的條件下如此。因為OpenCV自帶了很多函數，完全可以搞定很多內容。

　　1.選圖，兩張圖的重疊區域不能太小，我個人認為最少不少于15%，這樣才能保證有足夠的角點匹配。

　　2.角點檢測。這一步OpenCV提供了很多種方法，譬如Harris角點檢測，而監測出的角點用CvSeq存儲，這是一個雙向鏈表。

　　3.角點提純。在提純的時候，需要使用RANSAC提純。OpenCV自帶了一個函數，FindHomography，不但可以提純，還可以計算出3x3的轉換矩陣。這個轉換矩陣十分重要。

　　4.角點匹配。經過提純后的角點，則需要匹配。

　　5.圖像變換。這一步我曾經嘗試過很多辦法，最后選擇了FindHomography輸出的變換矩陣，這是一個透視變換矩陣。經過這個透視變換后的圖像，可以直接拿來做拼接。

　　6.圖象拼接。完成上面步驟之后，其實這一步很容易。

　　7.球面變換。這一步需要對坐標系進行轉換，從平面坐標到球面坐標。

　　OpenCV快速實現全景拼接

　　最新版的opencv2.4里面有很多新元素。 stitching module 就是一個非常有用的。 在opencv的例程文件夾里，有一個很好的腳本叫做 stitching_detailed.cpp. 這個腳本包括了創建全景圖的全部過程，包括特征提取，匹配，warp，以及合成。安裝好opencv以后，可以簡單的通過命令行來測試這個例程：

　　$ 。/stitching_detailed Univ*.jpg

　　這會使用默認參數來創建一個result.jpg的最終文件，來源的圖片是以 “Univ”開頭的jpg圖像。 可以通過help察看一些設置

　　$ 。/stitching_detailed --help

　　例如，可以改變投影的方式，默認是球面投影。 下面的例程用摩卡托投影法：

　　$ 。/stitching_detailed Univ*.jpg --warp mercator

　　結果如下：原圖像可以在這里找到