高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接，拼接时消去两幅图像相同的部分，实现拼接合成全景图。这篇文章主要介绍了python opencv 图像拼接,需要的朋友可以参考下

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

初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起，仅仅是图像几何空间的转移与合成，与图像内容无关。高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接，拼接时消去两幅图像相同的部分，实现拼接合成全景图。 具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分，如图所示：             用基于特征的图像拼接实现后： 设图像高为h，相同部分的宽度为wx 拼接后图像的宽w=wA+wB-wx 因此，可以先构建一个高为h，宽为W*2的空白图像，将左图像向右平移wx，右图像粘贴在右侧。则右图像刚好覆盖左图像中的相同部分。最终拼接图像完成，完成后的图像左侧有宽度为wx的空白即为所检测出的两幅图像的相同部分，可根据需要

OpenCV stitching_detailed.cpp例程的详细解读，包括怎么分析程序和拼接的参数，步骤解读

主要为大家详细介绍了opencv实现多张图像拼接功能，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

基于OpenCV的图像拼接 C代码，包含代码以及ppt

我们这里想要实现的图像拼接，既不是如题图1 和2 这样的“图片艺术拼接”，也不是如图3 这样的“显示拼接”，而是实现类似“BaiDU 全景”这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放。 对于图像拼接的流程有很多定义方式，本教程中主要介绍实现主流方法，总结梳理如下：图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影

OpenCV图像拼接课件，包括可编辑ppt，示例图片、源程序

基于opencv实现的图像拼接，比Stitcher详细，有中间过程有部分中文注释

图像拼接算法C++源码，使用opencv实现，代码注释详细。