使用OpenCV进行视频稳定

video stabilization using opencv

本文关键字：视频 OpenCV 使用      更新时间：2023-10-16

我正在尝试使用OpenCV进行视频稳定（没有OpenCV视频稳定类）。

我的算法的步骤如下 ->

  1. 冲浪点提取，

  2. 匹配，

  3. 同型矩阵，

  4. warpperspective

且输出视频根本无法稳定:(。它看起来像原始视频。我找不到视频稳定和参考代码。我遵循此处描述的过程。任何人都可以告诉我，告诉我在哪里我误会了或为我提供一些源代码链接以改进我的算法。

请帮忙。谢谢

您可以将我的代码段作为起点（不是很稳定，但似乎有效）：

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stdio.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int ac, char** av)
{
    VideoCapture capture(0);
    namedWindow("Cam");
    namedWindow("Camw");
    Mat frame;
    Mat frame_edg;
    Mat prev_frame;
    int k=0;
    Mat Transform;
    Mat Transform_avg=Mat::eye(2,3,CV_64FC1);
    Mat warped;
    while(k!=27)
    {
        capture >> frame;
        cv::cvtColor(frame,frame,cv::COLOR_BGR2GRAY);
        cv::equalizeHist(frame,frame);
        cv::Canny(frame,frame_edg,64,64);
        //frame=frame_edg.clone();
        imshow("Cam_e",frame_edg);
        imshow("Cam",frame);
        if(!prev_frame.empty())
        {
            Transform=estimateRigidTransform(frame,prev_frame,0);
            Transform(Range(0,2),Range(0,2))=Mat::eye(2,2,CV_64FC1);
            Transform_avg+=(Transform-Transform_avg)/2.0;
            warpAffine(frame,warped,Transform_avg,Size( frame.cols, frame.rows));
            imshow("Camw",warped);
        }
        if(prev_frame.empty())
        {
            prev_frame=frame.clone();
        }
        k=waitKey(20);      
    }
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

您还可以查找纸张：chen_halawa_pang_fastVideVideostabilization.pdf当我回忆时，请提供MATLAB源代码。

在您的" warpaffine（帧，扭曲，transform_avg，size）（frame.cols，frame.rows）））;"函数，您必须将标志指定为are stapilization的warp_inverse_map。

我写过的示例代码：

Mat src, prev, curr, rigid_mat, dst;
VideoCapture cap("test_a3.avi");
while (1)
{
    bool bSuccess = cap.read(src);
    if (!bSuccess) //if not success, break loop
        {
                cout << "Cannot read the frame from video file" << endl;
                break;
        }
    cvtColor(src, curr, CV_BGR2GRAY);
    if (prev.empty())
    {
        prev = curr.clone();
    }
    rigid_mat = estimateRigidTransform(prev, curr, false);
    warpAffine(src, dst, rigid_mat, src.size(), INTER_NEAREST|WARP_INVERSE_MAP, BORDER_CONSTANT);

    // ---------------------------------------------------------------------------//
    imshow("input", src);
    imshow("output", dst);
    Mat dst_gray;
    cvtColor(dst, dst_gray, CV_BGR2GRAY);
    prev = dst_gray.clone();
    waitKey(30);
}

希望这能解决您的问题：）

冲浪不是那么快。我的工作方式是光流。首先，您必须使用GoodFeatuRestotRack（）函数在第一帧上计算出良好的功能。之后，我使用FindCornerSubpix（）函数进行一些最佳化。

现在，您在开始框架中具有功能点，接下来要做的就是确定光流。有几个光流函数，但是我使用的一个是opticalFlow.pyrlk（），在一个OUT参数之一中，您在当前帧中获得了功能点。因此，您可以使用FindHomography（）函数来计算同构矩阵。接下来，您要做的就是倒转此矩阵，您可以轻松地使用Google找到的解释，接下来，您将warpperpective（）函数称为稳定框架。

ps。我从emgucv（opencv的.NET包装器）中放置的功能，因此可能有些差异

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