谷歌地图是谷歌所有产品中最受欢迎的应用之一，其中的街景功能也深受广大用户的喜爱。很多用户已经习惯使用谷歌地图查询地址，使用街景功能查看地点实景图等，一直以来谷歌地图不断的升级、更新，才能不断刷新用户体验，获得用户的好评，那么谷歌是如何改进街景图的呢?谷歌竞价小编下面具体来说一说。

　　谷歌街景图是由无数的全景图拼接形成的，这些图片主要由一辆专业拍摄车完成，拍摄车车顶装有由15 部相机组成的叫做 rosette 的装置。谷歌的工作人员开车在各个街道上进行拍摄，并利用软件将照片拼接成全景图的形式，最终成为我们在应用中看到的实时街景。

　　由于谷歌使用了多个摄像头来拍摄图像，这反而可能导致一些问题，比如相机几何尺寸的校准误差，多个相机之间的时差或视差。这些问题可能导致图像被撕裂或无法对齐。不过目前谷歌现在正在利用一种新的软件算法解决这类问题。

　　将图片对齐看似是一件简单的事情，但事实上谷歌需要计算大量变量，比如rosette 装置中每个相机在空间位置上的轻微差异就导致了视差问题，不同的相机位置会导致图片的不同，而不同角度就加大了图片拼接的难度。

　　还有一点在于拍摄的时间点，这需要装置中的十五台相机在同一时刻中按下闪光灯。想象一下：你坐在一辆行驶速度 35km/h 的车上，左右手分别拿了两个相机，两个手分别按下相机快门，大概左右手快门前后也得相差半秒。又因为车子在不断移动，所以两个相机拍到的画面是不同的。那么谷歌的15台相机一起工作的话，差距结果可想而知。

　　绘制全景图会遇到的问题远远不止以上两种，为了解决这些诶问题，谷歌开始使用一种全新的光流算法。光流主要是指分析照片的软件可以在重叠的图像中发现对应的像素点，一旦找到这些重叠的像素点，软件就可以纠正它找到的偏移量。

　　在解决了这些图像差异的校准后，还必须确认在校准过程中，没有出现更多的差异。因为在移动图像一部分时，也会影响到图像剩余部分的排列方式。所以为了解决这个问题，谷歌需要改变整个场景得到几何排布，以确保整个图片依然完整而正确。

　　谷歌的做法是，对图像的其他部分进行拉伸和压缩，保证所有内容的一直排列。它使用在光流算法处理过程中找到的像素点作为参考点，找到需要拉伸或压缩的位置。这个过程其实并没有那么容易，但是谷歌会对照片进行采样，来减轻算法的计算压力。

　　最终，这个新的处理方法将会减少全景图中出现的误差影像，并改善图片整体的几何形状。虽然这个新算法仍不是完美的，但谷歌现在已经可以在整合全景图的每个部分时做得更好了。因为改进软件的原因，谷歌也不用再重新拍摄一次所有街景来提升图片质量。