148、EIS电子防抖算法：特征匹配、陀螺仪融合与裁剪优化的实战调优去年在某个旗舰机项目上，客户反馈录像时画面像“果冻”一样扭动，尤其是边走边拍，边缘建筑线条像面条一样抖动。我们团队花了三周时间，从特征匹配到陀螺仪融合，再到裁剪优化，把EIS算法从“能用”调到了“好用”。今天就把这些坑和经验写下来。一、特征匹配：别迷信光流法很多人一上来就上光流法，觉得高大上。但实际调试中，光流法在低照度场景下简直是灾难——噪点一多，特征点全跑偏。我们最终采用了“FAST角点检测 + KLT稀疏光流”的组合，配合金字塔分层。// 这里踩过坑：金字塔层数不是越多越好// 之前设了4层，结果低分辨率层特征点全糊了intpyramid_levels=3;// 实测3层最优cv::Ptrcv
148、EIS电子防抖算法：特征匹配、陀螺仪融合与裁剪优化的实战调优去年在某个旗舰机项目上，客户反馈录像时画面像“果冻”一样扭动，尤其是边走边拍，边缘建筑线条像面条一样抖动。我们团队花了三周时间，从特征匹配到陀螺仪融合，再到裁剪优化，把EIS算法从“能用”调到了“好用”。今天就把这些坑和经验写下来。一、特征匹配：别迷信光流法很多人一上来就上光流法，觉得高大上。但实际调试中，光流法在低照度场景下简直是灾难——噪点一多，特征点全跑偏。我们最终采用了“FAST角点检测 + KLT稀疏光流”的组合，配合金字塔分层。// 这里踩过坑：金字塔层数不是越多越好// 之前设了4层，结果低分辨率层特征点全糊了intpyramid_levels=3;// 实测3层最优cv::Ptrcv
