图像拼接中的重叠区域融合算法研究 图像拼接重合线拟定

该项目包含多个示例，c#图像拼接，具体的内容下载看吧

配置环境：VS2010+OpenCV2.4.9 实现了基本的图像拼接，使用的是OpenCV里面的Stitcher类的各个成员函数，分析了Stitcher类，同时给出了拼接技术的流水线。为要用OpenCV做图像拼接技术的人员提供了一个入门教程。

C# 图像拼接源码，两张图，水平方向拼接，垂直方向拼接，整张图拼接，截取部分图拼接，拼接后的图像像素为实际两张图片截取的像素总和，所以不会失真，解决对于相机视野拍照不全，需要拍两次或者多次的，合并后的图像不会影响到实际测量的精度

主要介绍了python+gdal+遥感图像拼接(mosaic)的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

图像拼接综述图像拼接技术是虚拟现实和图像绘制技术的一个重要研究方向,该文对图像拼接的内涵进行了阐述,提出图像拼接在虚拟现实、 提高图像的分辨率、增大光学系统的视场角、方便图像的检索、编辑、分析和理解等四大方面的应用,研究分析了图像拼接算法的流程, 介绍了图像拼接的关键技术，即图像拼接预处理技术、图像配准技术和图像融合技术。结合图像拼接技术在现实生活中的应用,提出了 图像拼接方法在实时图像拼接、自动图像拼接、彩色图像拼接、3D 立体图像拼接等几大方面的研究新进展。

图像拼接的文献综述 共8篇,两篇中午，6篇英文，包含经典的Image alignment and stitching- A tutorial，值得一读。综述基本详细介绍和分析了图像拼接的整个流程、原理：包括特征检测、匹配（配准）、运动模型（相机模型估计、绑定捆绑），投影变换、图像融合等。非常丰富！

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 1.待拼接的图像 2. 基于SIFT特征点和RANSAC方法得到的图像特征点匹配结果 3.图像变换结果 4.代码及注意事项 import cv2 import numpy as np def cv_show(name, image): cv2.imshow(name, image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() def detectAndCompute(image): image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BG

包含对图像的编辑、处理、分析以及相关的使用算法插件(如图像拼接)。https://imagej.net/plugins/image-stitching 拼接功能：(Plugins->stitching->Grid/Collection Stitching) 2.1.两幅图像简单的横向与纵向上的连接，结果图尺寸为两幅原图尺寸之和 2.2.可以实现顺序序列按照相应扫描顺序的拼接(输入扫描矩阵) 2.3.可以实现无序图像集的拼接

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