CS205-ImageStitching 项目教程

1. 项目介绍

CS205-ImageStitching 是一个用于实时图像拼接的开源项目，旨在通过并行计算技术加速图像拼接算法，从而实现从相邻摄像头流式传输视频并生成全景视图。该项目由哈佛大学 CS205 计算科学基础课程的团队开发，团队成员包括 Weihang Zhang、Xuefeng Peng、Jiacheng Shi 和 Ziqi Guo。

图像拼接（Image Stitching）是将多个具有重叠视野的摄影图像组合成一个分段全景图或高分辨率图像的过程。该项目的主要目标是实现实时图像拼接，特别是在处理高分辨率视频时，通过并行化技术提高处理速度，确保视频流的流畅性。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下依赖要求：

• GCC 6 或更高版本
• OpenCV 3.4.0 或更高版本
• pkg-config

2.2 编译项目

2.2.1 顺序版本

cd surf_sequential/
g++ -std=c++11 -fpermissive -o test main.cpp fasthessian.cpp integral.cpp ipoint.cpp surf.cpp utils.cpp `pkg-config opencv --cflags --libs`

2.2.2 OpenMP 版本

cd surf_omp/
g++ -fopenmp -std=c++11 -fpermissive -O3 -o test main.cpp fasthessian.cpp integral.cpp ipoint.cpp surf.cpp utils.cpp `pkg-config opencv --cflags --libs`

2.2.3 OpenACC 版本

cd surf_openacc/
source env.sh
pgc++ -acc -ta=tesla:cc60 -Minfo -std=c++11 -O3 -o test main.cpp fasthessian.cpp integral.cpp ipoint.cpp surf.cpp utils.cpp `pkg-config opencv --cflags --libs`

2.3 运行测试用例

编译完成后，您可以通过以下命令运行测试用例：

sh sample_test.sh

3. 应用案例和最佳实践

3.1 静态图像匹配

使用以下命令运行静态图像匹配：

./test -m 1 -L path/to/image1.jpg -R path/to/image2.jpg

3.2 实时视频拼接

使用以下命令从摄像头流式传输视频并进行实时拼接：

./test -m 2 -r 720 -s

3.3 本地视频文件拼接

使用以下命令处理本地视频文件并进行拼接：

./test -m 3 -L path/to/video1.mp4 -R path/to/video2.mp4

4. 典型生态项目

4.1 OpenCV

OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，广泛用于图像处理和计算机视觉任务。CS205-ImageStitching 项目依赖 OpenCV 进行图像处理和特征检测。

4.2 SURF

SURF（Speeded-Up Robust Features）是一种用于图像特征检测和描述的算法，CS205-ImageStitching 项目中使用了 SURF 算法进行关键点检测和描述。

4.3 RANSAC

RANSAC（Random Sample Consensus）是一种用于估计模型参数的迭代方法，CS205-ImageStitching 项目中使用 RANSAC 算法进行变换矩阵的估计。

通过这些生态项目的支持，CS205-ImageStitching 项目能够高效地实现实时图像拼接功能。