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前言：1.CopyRegionTool硬拷贝拼图2.基于互相重叠的Patmax特征无缝拼接3.使用标定板拼接

前言：

2D图像拼接的3种情景 1.一只相机取像位置固定，或者多只相机固定位置拍图，硬拷贝拼图，采用CopyRegion工具实现 2.一只或多只相机在多个位置拍照，相机视野互相重叠，基于Patmax特征定位后，无缝 拼图；采用CogImageStitch类实现； 3.一只或多只相机在多个位置拍照，相机视野只有小范围重叠，或者不重叠，无法使用 Patmax特征定位，可以用标定板标定位置关系，使用CogImageStitch类实现拼图.

注意：此方法是是预先标定的位置关系，如果采用1只相机多个位置拍摄，需要机构保证重复运动的精度在允许范围内，否则可能造成图像错位。

注意：无论是哪种拼接方式，单相机或是多相机拍照，都需要尽量调节到同一个高度拍照，否则可能造成图像重影，模糊等问题；

1.CopyRegionTool硬拷贝拼图

1.请参考QuickBuild自带例程： Script_Stitch_Job.vpp 2.在CogJob的作业属性-取像脚本中实现多张图像拷 贝拼接 3.注意CopyRegion工具的属性， DesinationImageAlignmentX和Y用于指定子图像在拼接大图的位置偏移

2.基于互相重叠的Patmax特征无缝拼接

请参考“TB_Patmax算法拼.vpp”； 此VPP实现3张图像上下拼接，其他拼接组合可以自行改写程序

流程： 1).添加Patmax工具，训练各个重叠特征；注意相邻的两张图同样的特征使用同一个Patmax工具即可； 2).载入第一张图像，运行整个CogJob，将图像给到TB_StitchImage1，Patmax定位结果给到Image1Pose1；注意不要用连线； 3).对其他图像重复同样的工作，中间的图像有两个PMA结果，需要连2个Pose； 4).TB_Stitch输出的图像即为拼接后图。

这里CogImageStitch类使用的方法：

1).AllocateBlendingBuffer，指定图像大小为拼接后图的尺寸，Transform不需要特别设置，在(0,0)附近即可，Scale为1；

2).分别为3张图建立CogTransform2DLinear；第一个Transform建立在(0,0)位置, 其他图Transform关系依次Compose 前一个相邻Pose的Invert，因为后一个是依据前一个的位置关系来偏移的。以上下3张图拼接为例，就建立了图示的关系；

3).将图像和Tansform关系分别传入不同的CogFixtureTool，在图像中添加对应的坐标系。注意坐标系名称不能一样；或者用代码AddSpace手动添加坐标系也可以；

4).生成的带新坐标系的图像传入CogImageStitch工具，用BlendImageIntoBuffer方法，会将每张图像对应添加到拼接大图的对

应位置。

5).调用FillDestinationImageFromBuffer来生成拼接图，完成。

注意BlendImageInfoBuffer和OverwriteImage两种方法的区别，Overwrite在像素重叠部分是互相覆盖了，而Blend模式是按照不同权重混合起来，因此更接近无缝拼接。

详细代码如下：

public override bool GroupRun(ref string message, ref CogToolResultConstants result)

{

// To let the execution stop in this script when a debugger is attached, uncomment the following lines.

// #if DEBUG

// if (System.Diagnostics.Debugger.IsAttached) System.Diagnostics.Debugger.Break();

// #endif

CogImage8Grey Img1 =(CogImage8Grey) this.Inputs.Image1;

CogImage8Grey Img2 =(CogImage8Grey) this.Inputs.Image2;

CogImage8Grey Img3 =(CogImage8Grey) this.Inputs.Image3;

CogImage8Grey StitchedImg = new CogImage8Grey(Img1.Width+500, Img1.Height * 3);

CogImageStitch mStitch = new CogImageStitch();

// CogImageStitch.FillDefaultWeightImage(StitchedImg);

CogImage8Grey imgMask0 = new CogImage8Grey(Img1.Width, Img1.Height);

CogImageStitch.FillDefaultWeightImage(imgMask0);

CogImage8Grey imgMask1 = new CogImage8Grey(Img1.Width, Img1.Height);

CogImageStitch.FillDefaultWeightImage(imgMask1);

CogImage8Grey imgMask2 = new CogImage8Grey(Img1.Width, Img1.Height);

CogImageStitch.FillDefaultWeightImage(imgMask2);

CogTransform2DLinear trans = new CogTransform2DLinear();

trans.Scaling = 1;

trans.TranslationX = 10;

trans.TranslationY = 10;

mStitch.AllocateBlendingBuffer(Img1.Width+500, Img1.Height * 3, trans);

CogCoordinateSpaceTree mSpace1 = Img1.CoordinateSpaceTree;

CogCoordinateSpaceTree mSpace2 = Img2.CoordinateSpaceTree;

CogCoordinateSpaceTree mSpace3 = Img3.CoordinateSpaceTree;

CogTransform2DLinear mTrans1 =new CogTransform2DLinear();

mTrans1.Scaling = 1;

mTrans1.TranslationX = 0;

mTrans1.TranslationY = 0;

mTrans1.Rotation = 0;

// mSpace1.AddSpace("@", "foo_0", mTrans1, true, CogAddSpaceConstants.ReplaceDuplicate);

CogTransform2DLinear mTrans2 =this.Inputs.Image2Pose1.Compose(this.Inputs.Image1Pose1.Invert());

// mSpace2.AddSpace("@", "foo_1", mTrans2, true, CogAddSpaceConstants.ReplaceDuplicate);

CogTransform2DLinear mTrans3 = this.Inputs.Image3Pose2.Compose(this.Inputs.Image2Pose2.Invert()).Compose(mTrans2);

// mSpace3.AddSpace("@", "foo_2", mTrans3, true, CogAddSpaceConstants.ReplaceDuplicate);

/* mStitch.BlendImageIntoBuffer(Img1, null);

mStitch.BlendImageIntoBuffer(Img2, null);

mStitch.BlendImageIntoBuffer(Img3, null);

*/

this.Tools.CogFixtureTool1.RunParams.UnfixturedFromFixturedTransform = mTrans1;

this.Tools.CogFixtureTool1.Run();

this.Tools.CogFixtureTool2.RunParams.UnfixturedFromFixturedTransform = mTrans2;

this.Tools.CogFixtureTool2.Run();

this.Tools.CogFixtureTool3.RunParams.UnfixturedFromFixturedTransform = mTrans3;

this.Tools.CogFixtureTool3.Run();

mStitch.BlendImageIntoBuffer((CogImage8Grey)this.Tools.CogFixtureTool1.OutputImage, imgMask0);

mStitch.BlendImageIntoBuffer((CogImage8Grey)this.Tools.CogFixtureTool2.OutputImage,imgMask1);

mStitch.BlendImageIntoBuffer((CogImage8Grey)this.Tools.CogFixtureTool3.OutputImage,imgMask2);

mStitch.FillDestinationImageFromBuffer(StitchedImg);

// MessageBox.Show(mTrans3.TranslationX.ToString() + " " + mTrans3.TranslationY.ToString());

this.Outputs.StitchedImage = StitchedImg;

return false;

}

3.使用标定板拼接

请参考“TB_标定板拼.vpp”； 此VPP实现3张图像上下拼接，其他拼接组合可以自行改写程序，标定板可以使用二维码标定板，也可以用Cognex标准标定板； 如果使用二维码标定板，不要求视野重叠，使用带 Cognex标记的标定板，则需要视野重叠，以便于各个拍照位置建立统一的标定板坐标系。

流程如下：

1).标定板放好，固定不动。大小要能够覆盖整个拍照视野范围 2).3只相机或同一个相机的3个位置对标定板拍照，执行。 CheckBoard标定；得到outputImage和OutputImageMask；注意此时每张图的输出坐标系都是标定片坐标系； 3).打开距离标定板坐标系原点最近的那张图，获取坐标原点在Root space下的X和Y坐标值；利用标定板图计算图像的像素坐标与标定板坐标系的比例关系；分别输入到 ToolBlock的dScale,dTransX, dTransY中； 4).执行ToolBlock，即可得到拼接后图像。

CogImageStitch类使用的方法：

1).由于各张子图像已经采用标定板建立了标定板坐标系，因此前面特征拼接方法不同的是，这里不需要再自行建立坐标系关系，使用标定板坐标系即可； 2).但是在AllocateBlendingBuffer时，需要指定RootFromBlendingBuffer的坐标系变换关系。由于BlendingBuffer分配时使用的标定板坐标系，而图像是从rootspace下copy像素，因此变换关系的比例和Translation需要在定义BlendingBuffer时指定。 3）其他部分按照CogImageStitch的使用方法调用即可。

详细代码如下：

public override bool GroupRun(ref string message, ref CogToolResultConstants result)

{

// To let the execution stop in this script when a debugger is attached, uncomment the following lines.

// #if DEBUG

// if (System.Diagnostics.Debugger.IsAttached) System.Diagnostics.Debugger.Break();

// #endif

CogImage8Grey Img1 =(CogImage8Grey) this.Inputs.Image1;

CogImage8Grey Img2 =(CogImage8Grey) this.Inputs.Image2;

CogImage8Grey Img3 =(CogImage8Grey) this.Inputs.Image3;

CogImage8Grey imgMask0 = (CogImage8Grey) this.Inputs.CalibMask1;

CogImage8Grey imgMask1 = (CogImage8Grey) this.Inputs.CalibMask2;

CogImage8Grey imgMask2 = (CogImage8Grey) this.Inputs.CalibMask3;

CogImage8Grey StitchedImg = new CogImage8Grey(Img1.Width+500, Img1.Height * 3+500);

CogImageStitch mStitch = new CogImageStitch();

// CogImageStitch.FillDefaultWeightImage(StitchedImg);

CogImage8Grey imgWeight0 = new CogImage8Grey(Img1.Width, Img1.Height);

CogImageStitch.FillDefaultWeightImage(imgWeight0);

CogImage8Grey imgWeight1 = new CogImage8Grey(Img2.Width, Img2.Height);

CogImageStitch.FillDefaultWeightImage(imgWeight1);

CogImage8Grey imgWeight2 = new CogImage8Grey(Img3.Width, Img3.Height);

CogImageStitch.FillDefaultWeightImage(imgWeight2);

CogTransform2DLinear trans = new CogTransform2DLinear();

trans.Scaling = this.Inputs.dScale;

trans.TranslationX = this.Inputs.dTransX;

trans.TranslationY = this.Inputs.dTransY;

mStitch.AllocateBlendingBuffer(Img1.Width+500, Img1.Height * 3+500, trans);

mStitch.BlendImageIntoBuffer(Img1, imgWeight0,imgMask0,0,0);

mStitch.BlendImageIntoBuffer(Img2,imgWeight1,imgMask1,0,0);

mStitch.BlendImageIntoBuffer(Img3,imgWeight2,imgMask2,0,0);

mStitch.FillDestinationImageFromBuffer(StitchedImg);

// MessageBox.Show(mTrans3.TranslationX.ToString() + " " + mTrans3.TranslationY.ToString());

this.Tools.CogBlobTool1.InputImage = StitchedImg;

this.Tools.CogBlobTool1.Run();

return false;

}

总结： 1.小视野多次取像，每张图片单独使用检测工具，精度可满足需求； 不够直观，调试复杂； 2.小视野多次取像，根据标定结果，进行图像拼接； 精度可满足需求；同时更加直观，客户接受度高；检测工具使用更加方便；后期维护及设备复制更省心；