里面包含了需要的12个m文件及测试图像，全部加载入matlab后运行main.m即可出结果

图像针 写这个库主要是因为自己在做图像拼接项目时，深感在使用opencv实现图像拼接时资料欠缺，很多资料不够全面或者不能够很好地针对opencv。该库主要包括以下几个部分源代码的重构：第一部分代码：特征点检测第二部分代码：特征点匹配第三部分代码：计算单应性矩阵第四部分代码：恢复相机内部参数第五部分代码：圆柱面投影变换第六部分代码：动态规划法寻找最佳掺杂线第七部分代码：图像融合一些参考链接： 《图像局部特征检测和描述基于OpenCV源码分析的算法与实现》赵春江_北京：人民邮电出版社_2018.07_286_14414755 图像拼接项目值得看的论文： 一些Opencv库配置经验： 1.安装opencv库opencv有两种安装方式：一是直接从官网上安装，从而不能使用SIFT等一些受到保护的算法；二是从github上下载opencv和对应的contrib版本，使用CMake编译。在使用CMak

由于项目需要，其中一部分功能是需要实现360度旋转相机的图像拼接显示功能，于是使用opencv来将其实现。 显示方式为：接收一帧，显示一帧 //image1、image2分别为待拼接的左右两张图像，index为image1的编号。BIGframe为存放的拼接图像。每执行一次放置一张图像。 //当输入index为0时，即为第一张图像时，仅仅存入当前帧，不拼接；当index不等于0时，执行拼接操作。 //该实现功能：读取第一帧，当下一帧到来时，使用拼接、平滑计算，重新计算上一帧，并去掉上一阵左边重叠区域，得到更新的上一帧。 //第一张与最后一张图像之间不执行拼接操作

基于模板匹配的全景图像拼接 基于模板匹配的全景图像拼接 基于模板匹配的全景图像拼接

运行前请自己在pro文件中配置OpenCV的头文件和lib文件 少积分转运，拿走不谢

本文实例为大家分享了python实现图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、效果  二、代码 1、单张图片拼接 # 图片拼接 from PIL import Image # pil paste可以进行图片拼接 import cv2 import numpy as np path="F:/out/"+str(0)+".jpg" img_out=cv2.imread(path) num=5 for i in range(1,num): path="F:/out/"+str(i)+".jpg" img_tmp=cv2.imread(path) #横向 img_out = np

本文实例为大家分享了opencv2实现两张图像拼接融合的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要用到两个文件，estimate.cpp和matcher.h(在有关鲁棒匹配这篇博文中有） estimate.cpp的头文件也需要添加一些东西才行，以下是对的，已经成功运行。 加了using namespace std;之后，cv::可以去掉了。 estimate.cpp: #include #include #include #include #incl

任意两幅图像（不同格式，不同纵向分辨率）的拼接，两幅图像的横向分辨率须一致。

本课题为基于MATLAB的小波变换图像拼接技术

全景图拼接是实现虚拟场景构建的一种重要方法。文章采用基于傅氏功率谱的频域相关技术来寻找相邻图像的重叠部分，首先将相机拍摄的实景照片投影到圆柱面上，以柱面图像的形式存储；然后精确定位相邻两张照片间的重叠位置并融合相邻图像的亮度，通过图像拼接形成完整的360°环境视景；采用互功率谱中的相位信息进行图像配准，对图像间的亮度变化不敏感，可以有效避免局部最优的现象；实验结果证明，该算法具有一定的抗干扰能力和较高的匹配精度。