する関数としてopencvからfindhomographyという関数を使用した。これは射影変換行列(ホモグラフィ)を用いており、ある平面を別の平面に射影することができる変換です。斜めから見たものをもし正面から見たらどのように写るのかを計算できるものであり、前回から引き続き使用している特徴点検出の"SURF"から得た、特徴点を配列に格納し射影変換行列を算出することで合成画像を作成する。画像を見ていただくと、合成画像は下の台形のような形をした箇所だけが合成されておりそれ以外は合成されなかった。結果としてはあまり使えないようなできだった。今まで使っていたSURFは計算時間が短いが特徴点検出が少し荒くなる。一方で、SIFTは計算時間が長くなるが精度が良くなるため合成がうまくいくと考えSIFTでもトライしてみた。《技術面》SIFTfeaturedecoderに書き換えて実行。結果は、SIFTにしてもあまり大きな検出精度の増加はみられなかった。気持ち良いかな程度だった。合成も結果はSURFと同じだった。SURFでも特徴点検出はある程度できることがわかったが、合成がうまく行かないことが多い。これは、室内の角度の違った複数画像はそれぞれのオブジェクトの見え方も角度の違いにより異なる。これが遠い景色などになると少しは合成がうまくいくが、近場であるとうまく合成画像が作成されない要因だと考察する。それより、今後の方法としてより良い合成画像を作ることも考える必要があるが、バラバラの複数画像からオブジェクトを捉えてその位置を把握することも後々やる必要があるため、同時に後者の方を優先的に進めていくことにした。今現在どのようにして特徴点からオブジェクトととして認識させるや、丸型のものだや四角いなどを認識させるかが思いつかないため、情報を探していく。