图像拼接的一些资料-基于相位相关的全景图像拼接.rar 本人手中有若干关于图像拼接的资料，想要的拿去，顺便赚点M币。

图像拼接OpenCV 在Python中使用SIFT，单应性，KNN和Ransac的简单图像拼接算法。 有关完整的详细信息和说明，欢迎阅读image_stitching.pdf 。 该项目将实现基于特征的自动图像拼接算法。 当我们输入两个具有重叠场的图像时，我们期望获得宽阔的无缝全景。 我们使用尺度不变特征变换（SIFT）来提取输入图像的局部特征，使用K最近邻算法来匹配这些特征，并使用随机样本共识（Ransac）计算单应图矩阵，该矩阵将用于图像变形。 最后，我们将加权矩阵用作图像融合的遮罩。 相依性 Python 2或3 OpenCV 3 用法 python Image_Stitching [/PATH/img1] [/PATH/img2] 样本 输入图像 匹配 输出图像 其他例子 房间： 另一栋建筑：这是三个相关图像的拼接。 效果不是很好。 努力提高。

傻瓜式改图片改名字就行了，不懂得联系QQ：1445692095 里面有修改步骤

这是在VS2010 + opencv2.4.10环境下实现的图像拼接，本工程是一个完整的拼接代码，在该环境下工程可以正常运行，里面也包含了可运行的exe文件。用户如何使用可以运行的exe测试拼接，在考虑是否移植到自己的项目。

基于块匹配的全景图像拼接,基于块匹配的全景图像拼接PPT课件,matlab源码.zip

有关图像拼接处理的C++算法。图像拼接的步骤 对每幅图进行特征点提取——对特征点进行匹配——进行图像配准——把图像拷贝到另一幅图像的特定位置——对重叠边界进行特殊处理。 第一步就是特征点提取。现在CV领域有很多特征点的定义，比如sift、surf、harris角点、ORB都是很有名的特征因子，都可以用来做图像拼接的工作，他们各有优势。 用SIFT算法来实现图像拼接是很常用的方法，但是因为SIFT计算量很大，所以在速度要求很高的场合下不再适用。所以，它的改进方法SURF因为在速度方面有了明显的提高（速度是SIFT的3倍），所以在图像拼接领域还是大有作为。虽说SURF精确度和稳定性不及SIFT，但是其综合能力还是优越一些。

SIFT特征匹配算法实现图像拼接,VC++编写,实现图像的拼接

基于matlab小波变换dwt的图形拼接系统。带界面GUI。

本代码基于opencv相位相关法获取图像之间的重叠区域，对重叠区域利用渐入渐出法实现图像拼接。

基于改进ORB的图像拼接算法之软件工程分析.docx