注：根据实验室规定，本文所有用到的方法，只讲原理不贴代码，所有照片，必要的地方马赛克处理。
背景
在工业应用中，使用面阵相机识别传送带上的物体，当要识别的目标的最小包围矩形（不是最小包围旋转矩形）小于相机视野时，可以进行后续处理。但是当要识别的目标很大，比如超长的物体，如果还使用面阵相机，有两种办法，一种是硬件改进，另一种是软件改进。硬件改进就是在传送带运动方向均布多个面阵相机，通过同步触发同时采集图片，然后根据事先标定好的相机相对位置进行拼接。软件改进需要对传送带上的视频流进行处理，拼接出比较大的视野。
解决方法
一般在工业上会采用硬件改进的方法。当需要提高视觉识别的精度或者范围时，会采用多个相机图像进行拼接的办法。但是在实验室，我们可以尝试使用软件的方法来解决。
解决这个问题的关键是图片的拼接，而图像的拼接需要图像中有明显的特征点。而目标上是否有特征点我们不能控制，所以需要事先在传送带上布置特征点。

传送带上只有平移，所有对于图像拼接的3个参数x，y和θ，只需要计算x，如果相机成像平面和传送带平面不平行，需要先做一个透视变换。
特征的设计及摆放考虑如下：容易识别，编码容量不需太大，循环布置。
原始视频
以下是在传送带运动时采集到的视频：
拼接结果
算法原理
第一步：从视频流中提取一帧图像，作为关键帧，转到第2步。
第二步：提取下一帧，根据识别到靶标计算该帧图像和当前关键帧平移距离x1，如果x1约等于
0.4倍的视频运动方向图像像素，则把这一帧作为次关键帧，转到第三步，否则重复第二步。
第三步：提取下一帧，根据识别到靶标计算该帧图像和当前次关键帧平移距离x2，如果x1+x2 约等于
0.8倍的视频运动方向图像像素，则把当前帧作为新的关键帧，转到第二步，否则重复第三步。
在23步循环的时候，把所有关键帧按照顺序，根据当时的平移距离x1+x2进行拼接就得到一幅长图。当然也可以实时输出关键帧和对应的x1+x2。这样，在高层算法开发时，可以认为这是一个帧触发信号有点波动（由于帧率和传送带运动速度的不确定性，x1+x2不是固定值）的线阵相机。这也相当于做了一个中间层，屏蔽了底层的硬件细节，使得原本为线阵相机开发的算法也可以用在面阵相机上。
来源：CSDN博客  作者：仟人斩

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