《OpenPano:从零开始学习全景图像拼接》
引言
全景图像拼接技术是一种将多张图片合成为一张完整全景图像的方法,广泛应用于旅游摄影、虚拟现实等领域。OpenPano 是一个开源的全景图像拼接程序,它使用 C++ 从零开始编写,不依赖任何视觉库。本文将详细介绍 OpenPano 的安装过程、使用方法以及相关技巧,帮助你快速上手并掌握全景图像拼接技术。
安装前准备
系统和硬件要求
OpenPano 对系统的要求不高,可以在常见的操作系统上运行,如 Linux、OS X 和 Windows。硬件上,建议使用具有较好处理能力的 CPU,以便处理高分辨率的图像。
必备软件和依赖项
在安装 OpenPano 之前,需要确保系统中安装了以下依赖项:
- 编译器:gcc (≥5), clang (≥10) 或 Visual Studio (≥2015)
- CMake (≥3.20)
- Eigen 库
- libjpeg (可选,如果只需要处理 PNG 格式则不需要)
- FLANN 库 (已包含在仓库中,略有修改)
- CImg 库 (可选,已包含在仓库中)
对于 ArchLinux 用户,可以通过以下命令安装依赖项:
sudo pacman -S gcc sed cmake make libjpeg eigen
对于 Ubuntu 用户,可以使用以下命令安装依赖项:
sudo apt install build-essential sed cmake libjpeg-dev libeigen3-dev
安装步骤
下载开源项目资源
首先,从 OpenPano 的 GitHub 仓库克隆项目:
git clone https://github.com/ppwwyyxx/OpenPano.git
安装过程详解
进入项目目录后,使用 CMake 进行编译:
mkdir build && cd build
cmake ..
make
编译完成后,可执行文件会位于 ./build/src/image-stitching。
对于 Windows 用户,需要安装 cmake 和 Visual Studio 2015,然后按照以下步骤操作:
- 安装 cmake 和 Visual Studio 2015。
- 设置环境变量
Eigen3_DIR指向 Eigen 库的目录。 - 打开 Visual Studio 的开发者命令提示符。
- 切换到 OpenPano 项目目录。
- 运行
cmake .。 - 在 Visual Studio 中打开生成的项目并编译。
- 将
config.cfg文件复制到包含image-stitching.exe的目录。
常见问题及解决
如果在编译过程中遇到问题,可以尝试查看项目的 issue 页面或搜索相关错误信息以找到解决方案。
基本使用方法
加载开源项目
编译完成后,通过以下命令运行程序:
./image-stitching <file1> <file2> ...
程序将自动拼接提供的图像,并生成 out.jpg 文件。
简单示例演示
可以使用项目提供的示例数据来测试程序的功能。示例数据可以从以下地址下载:
https://github.com/ppwwyyxx/OpenPano/releases/tag/0.1
参数设置说明
OpenPano 支持多种模式,包括圆柱模式、相机估计模式和翻译模式。可以在 config.cfg 文件中设置相关参数,例如焦距、输入图像顺序和是否裁剪图像等。
结论
本文介绍了 OpenPano 的安装与使用方法,帮助读者快速入门全景图像拼接技术。如果你对全景图像拼接感兴趣,可以通过实践来加深理解。更多高级功能和优化技巧,可以参考项目的官方文档和作者的技术博客。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00