Afin d'assembler plusieurs photos en une photo panoramique plus grande, l'application doit savoir comment assembler les photos adjacentes. Cela nécessite l'utilisation de la zone de chevauchement des photos adjacentes. L'application identifie les informations clés dans la zone de chevauchement pour déterminer la relation de position entre deux photos adjacentes, puis assemble les deux photos en une nouvelle photo sans espaces ni images fantômes. Cette étape est répétée jusqu'à ce que toutes les photos soient assemblées, obtenant ainsi une photo panoramique complète avec un contenu plus large.

L'application utilise les informations des points clés dans la zone de chevauchement pour la reconnaissance et le positionnement. S'il n'y a pas suffisamment d'informations de points clés dans la zone de chevauchement, comme un grand nombre de blocs de même couleur et des zones avec des changements insuffisants, l'application ne peut pas extraire suffisamment d'informations de points clés pour la reconnaissance et le positionnement. En même temps, s'il y a des zones d'image répétitives continues dans la zone de chevauchement, telles que des formes répétées, l'application ne pourra pas déterminer comment les assembler, car il y a trop de schémas d'assemblage possibles pour les images répétées, et différents schémas entraîneront des images de sortie finales complètement différentes.

Lorsque nous prenons des photos partielles, la position de prise de vue est fixe, ce qui garantira que le même objet dans toutes les photos aura presque la même image dans différentes photos. Si la position de prise de vue change, le même objet aura des images différentes dans différentes photos, comme différents angles d'un bâtiment. Bien que le bâtiment soit toujours le même bâtiment, les images, la lumière et les ombres à différents angles sont différentes. Cela entraînera l'échec de la comparaison des informations clés dans la zone de chevauchement, puis l'échec de la synthèse finale. Bien que notre application dispose d'une fonction de correction des différences d'image intégrée qui peut corriger les différences d'image à petite échelle, à mesure que la différence d'image augmente, même si la photo panoramique finale est synthétisée, il y aura des images virtuelles augmentant progressivement, ce qui affectera considérablement la qualité du film final. Bien sûr, cette situation ne s'applique qu'à la prise de photos panoramiques, la numérisation et l'assemblage d'images plates grand format, telles que les peintures à l'huile grand format, les peintures murales, les plans, l'imagerie microscopique à grande échelle, la télédétection par satellite à grande échelle, la photographie aérienne, etc., qui ne sont pratiquement pas affectées par les changements de position de prise de vue.

Pour une photo composite, il existera différents schémas de recadrage automatique, qui présenteront finalement des contenus photo différents. Si le recadrage automatique est utilisé, les utilisateurs ne peuvent accepter que le résultat actuel, qui pourrait ne pas répondre à vos attentes. Nous proposons une fonction de recadrage manuel pratique, vous pouvez recadrer librement les photos assemblées selon vos propres attentes.

Les pixels et la résolution d'une seule photo sont limités. En assemblant plusieurs photos locales à plus haute résolution en une photo complète, vous pouvez obtenir une photo avec une résolution ultra-haute, qui peut toujours avoir une résolution incroyable lorsque vous zoomez. C'est quelque chose qu'une seule photo ne peut pas atteindre.