Оффлайн
- Регистрация
- 21.07.20
- Сообщения
- 40.408
- Реакции
- 1
- Репутация
- 0
В предыдущих статьях был описан
Этикетки заранее сегментированы и развернуты нейронной сетью, описанной в предыдущей статье.
Как вообще работает склеивание? Нужно взять две картинки с нахлестом, посчитать взаимный сдвиг и наложить одну на другую. Звучит довольно просто, но давайте рассмотрим каждый из шагов.
Чтобы посчитать взаимный сдвиг, нужно найти какие-то объекты, которые присутствуют на обоих изображениях и вычислить каким-то образом преобразование точек с одной картинки на другую. Этот сдвиг может быть представлен матрицей преобразования, где элементы матрицы кодируют сразу несколько трансформаций — масштабирование, перенос и вращение.
Есть
Как видно на картинке ниже, общих объектов вполне хватает:
Но выбранными объектами есть проблема — их сложно детектировать алгоритмически. Вместо этого, принято искать более простые объекты — так называемые “уголки” (“corners”), они же дескрипторы (“descriptors”, “features”).
Есть отличная статья в документации OpenCV, почему именно уголки — если вкратце, то определить линию легко, но она дает только одну координату. Поэтому нужно детектировать еще и вторую (не параллельную) линию. Если они сходятся в точке, то это место и есть идеальное для поиска дескриптора, он же является уголком (хотя реальные дескрипторы не являются уголками в геометрическом смысле этого слова).
Одним из алгоритмов по поиску дескрипторов, является SIFT (Scale-Invariant Feature Transform). Несмотря на то, что его изобрели в 1999, он довольно популярен из-за простоты и надежности. Этот алгоритм был запатентован, но патент истёк этой весной (2020). Тем не менее, его не успели перенести в основную сборку OpenCV, так что нужно использовать специальный non-free билд.
Так давайте же найдем похожие уголки на обоих изображениях:
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
features_left = sift.detectAndCompute(left_image, None)
features_right = sift.detectAndCompute(left_image, None)
Воспользуемся составителем дескрипторов Фланна (Flann matcher) — у него хорошая производительность даже, если количество дескрипторов велико.
KNN = 2
LOWE = 0.7
TREES = 5
CHECKS = 50
matcher = cv2.FlannBasedMatcher({'algorithm': 0, 'trees': TREES}, {'checks': CHECKS})
matches = matcher.knnMatch(left_descriptors, right_descriptors, k=KNN)
logging.debug("filtering matches with lowe test")
positive = []
for left_match, right_match in matches:
if left_match.distance < LOWE * right_match.distance:
positive.append(left_match)
Желтые линии показывают, как сопоставитель нашёл совпадения.
Как хорошо видно — правильных совпадений примерно только половина. Однако, если правильные совпадения всегда дают одно и то же преобразование, то неправильные показывают хаотично новое направление. Т.е. теоретически, их можно как-то отделить друг от друга:
Одним из алгоритмов, чтобы найти правильное преобразование, является RANSAC. Этот алгоритм отлично работает, если нужно отделить хорошие значения от шумов — как раз наш случай.
К счастью, в OpenCV уже есть функции, которые найдут матрицу преобразования по совпадениям, используя RANSAC, т.е. фактически, ничего писать не придется.
Воспользуемся функцией estimateAffinePartial2D которая ищет следующие преобразования: поворот, масштабирование и перенос (4 степени свободы).
H, _ = cv2.estimateAffinePartial2D(right_matches, left_matches, False)
Когда матрица преобразования найдена, мы можем трансформировать правое изображение для склейки.
Левый фрагмент:
Правый фрагмент:
Для начала давайте воспользуемся простейшим способом склейки фрагментов, когда каждый пиксель их пересечения вычисляется, как среднее. К сожалению, результат получается так себе — изображение заметно двоится, особенно возле линии склейки.
На анимации различие между двумя кадрами видны более наглядно:
Это не удивительно — фотографии были сделаны под разными углами, нейронная сеть также развернула их слегка по-разному, и в итоге получились небольшие расхождения.
Для бесшовной склейки, необходимо компенсировать нелинейные искажения. Искажение можно представить в виде векторного поля того же разрешения, что и исходное изображение, только вместо цвета, в каждом пикселе будет закодирован сдвиг. Такое векторное поле называется “оптический поток”.
Вообще, есть разные методики вычисления оптического потока — некоторые из них встроены прямо в OpenCV, а есть и специальные нейронные сети.
В нашем же случае, конкретную методику я опущу, но опубликую результат:
Но компенсацию нужно осуществлять пропорционально обоих фрагментов. Для этого разделим его на две матрицы:
Левый фрагмент будет компенсироваться слева направо по нарастающей, в то время, как правый — наоборот.
Теперь оба фрагмента накладываются один на другой практически идеально:
Теперь наложение геометрически корректно, но мы наблюдаем весьма заметный скачок яркости на швах:
Эту проблему легко исправить, если вместо средних значений, накладывать их с градиентом:
С таким подходом, шва вообще не видно:
В принципе, есть еще и другие методики склейки, например, multiband blending, которые используют для склейки панорам, но они плохо работают с текстом — только компенсация оптического потока способно полностью убрать двоения на тексте.
Теперь склеиваем полное изображение:
Финальный вариант:
Дальнейшими улучшениями могут быть компенсация эффекта тени (правая сторона изображения), либо еще большая пост-обработка цвета и контрастности. Также видно, что слегка пострадала глобальная геометрия — линии справа чуть уползли вверх. Это проблему теоретически тоже можно исправить добавлением глобальной коррекцией масштабирования, но это тоже не совсем тривиальная задача.
Мы рассмотрели, как работает склейка, готовое решение доступно
You must be registered for see links
и как мы
You must be registered for see links
. В этой статье описано, как склеить фрагменты, сделанные из разных ракурсов, в одну длинную картинку.
Этикетки заранее сегментированы и развернуты нейронной сетью, описанной в предыдущей статье.
Как вообще работает склеивание? Нужно взять две картинки с нахлестом, посчитать взаимный сдвиг и наложить одну на другую. Звучит довольно просто, но давайте рассмотрим каждый из шагов.
Чтобы посчитать взаимный сдвиг, нужно найти какие-то объекты, которые присутствуют на обоих изображениях и вычислить каким-то образом преобразование точек с одной картинки на другую. Этот сдвиг может быть представлен матрицей преобразования, где элементы матрицы кодируют сразу несколько трансформаций — масштабирование, перенос и вращение.
Есть
You must be registered for see links
, где показано, как и какие элементы влияют на трансформацию.Как видно на картинке ниже, общих объектов вполне хватает:
Но выбранными объектами есть проблема — их сложно детектировать алгоритмически. Вместо этого, принято искать более простые объекты — так называемые “уголки” (“corners”), они же дескрипторы (“descriptors”, “features”).
Есть отличная статья в документации OpenCV, почему именно уголки — если вкратце, то определить линию легко, но она дает только одну координату. Поэтому нужно детектировать еще и вторую (не параллельную) линию. Если они сходятся в точке, то это место и есть идеальное для поиска дескриптора, он же является уголком (хотя реальные дескрипторы не являются уголками в геометрическом смысле этого слова).
Одним из алгоритмов по поиску дескрипторов, является SIFT (Scale-Invariant Feature Transform). Несмотря на то, что его изобрели в 1999, он довольно популярен из-за простоты и надежности. Этот алгоритм был запатентован, но патент истёк этой весной (2020). Тем не менее, его не успели перенести в основную сборку OpenCV, так что нужно использовать специальный non-free билд.
Так давайте же найдем похожие уголки на обоих изображениях:
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
features_left = sift.detectAndCompute(left_image, None)
features_right = sift.detectAndCompute(left_image, None)
Воспользуемся составителем дескрипторов Фланна (Flann matcher) — у него хорошая производительность даже, если количество дескрипторов велико.
KNN = 2
LOWE = 0.7
TREES = 5
CHECKS = 50
matcher = cv2.FlannBasedMatcher({'algorithm': 0, 'trees': TREES}, {'checks': CHECKS})
matches = matcher.knnMatch(left_descriptors, right_descriptors, k=KNN)
logging.debug("filtering matches with lowe test")
positive = []
for left_match, right_match in matches:
if left_match.distance < LOWE * right_match.distance:
positive.append(left_match)
Желтые линии показывают, как сопоставитель нашёл совпадения.
Как хорошо видно — правильных совпадений примерно только половина. Однако, если правильные совпадения всегда дают одно и то же преобразование, то неправильные показывают хаотично новое направление. Т.е. теоретически, их можно как-то отделить друг от друга:
Одним из алгоритмов, чтобы найти правильное преобразование, является RANSAC. Этот алгоритм отлично работает, если нужно отделить хорошие значения от шумов — как раз наш случай.
К счастью, в OpenCV уже есть функции, которые найдут матрицу преобразования по совпадениям, используя RANSAC, т.е. фактически, ничего писать не придется.
Воспользуемся функцией estimateAffinePartial2D которая ищет следующие преобразования: поворот, масштабирование и перенос (4 степени свободы).
H, _ = cv2.estimateAffinePartial2D(right_matches, left_matches, False)
Когда матрица преобразования найдена, мы можем трансформировать правое изображение для склейки.
Левый фрагмент:
Правый фрагмент:
Для начала давайте воспользуемся простейшим способом склейки фрагментов, когда каждый пиксель их пересечения вычисляется, как среднее. К сожалению, результат получается так себе — изображение заметно двоится, особенно возле линии склейки.
На анимации различие между двумя кадрами видны более наглядно:
Это не удивительно — фотографии были сделаны под разными углами, нейронная сеть также развернула их слегка по-разному, и в итоге получились небольшие расхождения.
Для бесшовной склейки, необходимо компенсировать нелинейные искажения. Искажение можно представить в виде векторного поля того же разрешения, что и исходное изображение, только вместо цвета, в каждом пикселе будет закодирован сдвиг. Такое векторное поле называется “оптический поток”.
Вообще, есть разные методики вычисления оптического потока — некоторые из них встроены прямо в OpenCV, а есть и специальные нейронные сети.
В нашем же случае, конкретную методику я опущу, но опубликую результат:
Но компенсацию нужно осуществлять пропорционально обоих фрагментов. Для этого разделим его на две матрицы:
Левый фрагмент будет компенсироваться слева направо по нарастающей, в то время, как правый — наоборот.
Теперь оба фрагмента накладываются один на другой практически идеально:
Теперь наложение геометрически корректно, но мы наблюдаем весьма заметный скачок яркости на швах:
Эту проблему легко исправить, если вместо средних значений, накладывать их с градиентом:
С таким подходом, шва вообще не видно:
В принципе, есть еще и другие методики склейки, например, multiband blending, которые используют для склейки панорам, но они плохо работают с текстом — только компенсация оптического потока способно полностью убрать двоения на тексте.
Теперь склеиваем полное изображение:
Финальный вариант:
Дальнейшими улучшениями могут быть компенсация эффекта тени (правая сторона изображения), либо еще большая пост-обработка цвета и контрастности. Также видно, что слегка пострадала глобальная геометрия — линии справа чуть уползли вверх. Это проблему теоретически тоже можно исправить добавлением глобальной коррекцией масштабирования, но это тоже не совсем тривиальная задача.
Мы рассмотрели, как работает склейка, готовое решение доступно
You must be registered for see links
в виде REST API, также рекомендую посмотреть следующие ссылки:-
You must be registered for see links
-
You must be registered for see links
-
You must be registered for see links
-
You must be registered for see links
-
You must be registered for see links