摘要： 使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。 准备： 首先，准备好几个库： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline 注：使用的是opencv中的SIFT算法，由于涉及到专利，有

主要为大家详细介绍了python实现图像拼接，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

Matlab源码 图像拼接

图像马赛克 开发了一个“图像拼接应用程序”，将一组照片拼接成马赛克/全景图片。 使用SIFT算法生成兴趣点和RANSAC算法消除异常值，最终应用单应矩阵将图像拼接在一起。 下面将解释一些重要的功能： ##计算单应性： 源点和目标点的单独 x,y 坐标。 然后创建在讲座中描述的矩阵 A。使用 matlab 函数 eig 计算 A'*A 的特征值和向量。 结果将包含多组解决方案。 选择与最小特征值对应的特征向量，即第一个。 将该向量转换为 3x3 矩阵以获得 3x3 单应矩阵。 ##applyHomography： 给定单应矩阵和源图像中的点，计算目标图像中的对应点。 使用讲义第 16 页中的信息，可以计算 x,y 坐标。 ##backwardWarpImg： 首先将源图像分成 R、G、B 通道。 然后向后查找目标图像中每个像素在源图像中的对应点。 为了让它更有效率，它被逐列处理。 掩码是通过

图像拼接是计算机视觉中一个有趣的领域，它把来自多个不同视角相机的图像变换到同一视角下，无缝拼接成一张宽视野图像。

MATLAB小波变换图像拼接技术实现，带GUI界面框架。把两幅图像拼接为一副完好的全景图

多尺度空间特征提取的脊柱图像拼接算法

基于OpenCV的广角镜头畸变校正及图像拼接算法研究 谢谢阅览！

本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 思路和方法 思路 1、提取要拼接的两张图片的特征点、特征描述符； 2、将两张图片中对应的位置点找到，匹配起来； 3、如果找到了足够多的匹配点，就能将两幅图拼接起来，拼接前，可能需要将第二幅图透视旋转一下，利用找到的关键点，将第二幅图透视旋转到一个与第一幅图相同的可以拼接的角度； 4、进行拼接； 5、进行拼接后的一些处理，让效果看上去更好。 实现方法 1、提取图片的特征点、描述符，可以使用opencv创建一个SIFT对象，SIFT对象使用DoG方法检测关键点，并对每个关键点周围的区域计算特征向量。在

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