摘要:VC/C++源码,图形处理,全景图拼接,毕业论文　　这是一个VC毕业设计，全景图拼接算法实战源码+论文。算法基本思想，图像A和Ｂ，Ａ有至少１／３部分与Ｂ重合，在Ａ中找图像块ａ，在Ｂ中找图像块ｂ，利用夹角余弦距离，求ａ 、ｂ的相似度，利用循环使ｂ在Ｂ中移动，找到相似度最大的图像块ｂ。通过ｂ所在点坐标，确定B相对于Ａ的偏移量。通过偏移量将Ａ和Ｂ放在同一坐标系实现拼接。 　　有些情况下图像亮度相差较大，为减少亮度对拼接效果的影响，提高定位精度需对图像进行亮度调节。主要方法有：直方图匹配和函数变换（类似于photoshop中的调整）。此步处理也可放在图像放拼接后的图像处理

matlab全景图代码image_panorama Matlab实现多张图片的全景拼接代码在'src'中，测试图片在'data'中。 您可以使用“1.png”和“2.png”。 png '或' 1.jpg '和' 2.jpg '。 当然，您可以根据需要使用其他图像。

本代码为opencv3.4.5 版本的多图像拼接，采用SIFT算法

针对火炮身管内表面观测的特殊需求, 考虑到传统的图像拼接方法效率低或精度低的缺陷, 提出了一种硬件和软件相结合的基于旋转扫描序列内表图像的全景拼接方案和图像拼接算法。该方案用步进电机驱动45°平面反射扫描镜和CCD相机同步旋转来实现对等距内表面序列图像的快速获取, 利用获取的序列图像根据步进电机的步进角度完成内表面全景图像的粗级拼接, 即在拼接中首先对步进旋转角度θ和图像素距离P进行标定, 然后根据标定结果选取待配准的子图像区域, 在子图像区域中采用基于相位相关的图像配准方法对图像进行像素级配准, 从而完成对序列图像的精级拼接。为了实现图像的平滑过渡避免出现拼接痕迹, 最后提出了基于人眼视觉特性的高斯函数权值加权图像融合过渡的方法。试验和仿真结果表明：该方案能够实现内表图像的快速高精度全景拼接, 拼接的精度达到像素级, 拼接时间小于500 ms, 能够满足内腔表面观测的实时性需求, 非常适合工程实际应用。

本程序用VC实现了柱面全景图拼接，内部包含所需的处理图片，与本人毕业设计相关

使用opencv stitcher进行图像拼接。

matlab全景图代码全景针迹 来自 MatLab 中 10 个图像的 Panorama Stich 更改文件的地址并向代码提供 10 个图像。 （注意：相应地重命名）

提出了一种基于双目视觉的深度图像拼接方法。利用预先标定好的双目深度传感器,通过运动采集到具有一定重叠区域的两张深度图,深度图与左目图像的像素点一一对应,对左目图像进行特征提取并匹配,计算出单应性矩阵,进而对两幅深度图进行拼接,并结合单应性矩阵对深度图深度进行矫正, 得到最终深度图拼接结果。仿真和实验结果表明,所提方法可以有效扩大双目深度传感器的视场,得到的拼接深度图与单传感器采集到的基本相同。

通过图像拼接技术，将多张单幅的图像拼接成为一张全景图。采用了基于模板匹配的方法来进行图像匹配，加权融合的策略，对两幅图片进行融合处理。

这个是一个可以得到全景拼接图的程序，基于opencv的。我已经调试好了，主要的是你下载运行的时候要注意修改图片的路径。