图像拼接（⼗⼆）：OpenCVSeamFinder+GraphCut+最佳拼接缝寻很多情况下，使⽤⼀个全局单应变换并不能准确对齐图像，需要⼀些后处理来削弱拼接的痕迹，⽐如寻最佳拼接缝。 仔细观察，在拼缝的下⽅出现了没对齐的问题。
寻最佳拼接缝算法中，Graph Cut很经典。它将计算机视觉问题和⽹络流联系在⼀起。寻最佳拼接缝等价于求⽹络流的最⼩割。在⽹络流问题中，最⼩割和最⼤流相等。这些概念可能会使你困惑，了解⼀些概念，可参考百度⽂库⾥图⽂并茂的PPT-
不了解这些这些概念也没关系，因为在这⾥我也没打算⾃⼰造轮⼦实现。
OpenCV stitching模块⾥有相关的函数，实现⾥基于最⼩图割的最佳拼接缝寻算法。官⽅⽂档见这⾥：
void cv::detail::GraphCutSeamFinder::find ( const std::vector< UMat > & src,
const std::vector< Point > & corners,
std::vector< UMat > & masks
)
具体怎么操作呢？
先输⼊两幅⽤全局单应变换配准后的图像，要统⼀坐标系。在这⾥图像宽为原始图像的两倍。
left
right
傅科摆图片
find函数第⼀个参数是输⼊源图像集合；第⼆个参数corners的是图像左上⾓坐标的集合；第三个参数会返回更新的拼接缝掩码。
按这种思路，两幅图像左上⾓都是（0，0），输⼊图像完全是重合的。但测试发现，这样使⽤函数并不能返回预期的结果。个⼈猜测，可能是因为完全重合，算法不到分割的起点和终点，或者是因为图像中有⼤⾯积的⿊⾊。
最佳的使⽤情形是输⼊图像间有部分重合区域。
既然这样，先剪切，需要注意不要忘记图像的配准信息。
从中间剪，其实是原图。
从1/4和3/4位置剪，（隐含了图像间有⼀半重复的假设）
这样，左图的corner是（0，0），右图的corner是（0.5*width，0）。使⽤find函数返回得到表现拼接缝位置的掩码：
左图掩码：
右图掩码：
咦？为啥拼接缝这么竖直？不清楚内部原理的我，内⼼也有些许忐忑，担⼼效果。最后的效果说明结果是合理的，根据掩码拼合图像：
以上对函数的说明，属于个⼈理解，如有错误，多谢指正帮助。
代码：
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/stitching/detail/seam_finders.hpp>
#include<iostream>
现浇箱梁施工using namespace cv;
using namespace cv::detail;
int main()
{
//统⼀坐标下的两幅图
// 此例中canvas.width=2*src.width
Mat canvas1 = imread("left.jpg");
Mat canvas2 = imread("right.jpg");
//将两幅图剪切出来，剪切位置包含了配准（两幅图像的相对位置）信息
首饰加工技术
Mat image1 = canvas1(Range::all(), Range(0, ls/2));
Mat image2 = canvas2(Range::all(), ls/4, ls*3/4));//假设⼤概1/2重复区域
image1 /= 255.0;
image2 /= 255.0;
//在拼缝的操作中，为了减少计算量，⽤image_small
Mat image1_small;
Mat image2_small;
Size small_size1 = ls / 2, ws / 2);
Size small_size2 = ls / 2, ws / 2);
resize(image1, image1_small, small_size1);
resize(image2, image2_small, small_size2);
物流订单管理系统// 左图的左上⾓坐标
cv::Point corner1;外墙保温用锚栓
corner1.x = 0;
corner1.y = 0;
//右图的左上⾓坐标
cv::Point corner2;
corner2.x = ls/2;
corner2.y = 0;
std::vector<cv::Point> corners;
corners.push_back(corner1);
corners.push_back(corner2);
std::vector<cv::Mat> masks;
Mat imageMask1(small_size1, CV_8U);
Mat imageMask2(small_size2, CV_8U);
imageMask1 = Scalar::all(255);
imageMask2 = Scalar::all(255);
masks.push_back(imageMask1);
masks.push_back(imageMask2);
std::vector<cv::Mat> sources;
sources.push_back(image1_small);
sources.push_back(image2_small);
Ptr<SeamFinder> seam_finder = new cv::detail::GraphCutSeamFinder(GraphCutSeamFinderBase::COST_COLOR); seam_finder->find(sources, corners, masks);
//将mask恢复放⼤人造海参
resize(masks[0], imageMask1, image1.size());
resize(masks[1], imageMask2, image2.size());
Mat ls*3/2,CV_32FC3);
/*canvas *= 255;
imshow("canvas",canvas);
imshow("Mask1",masks[0]);
