主要为大家详细介绍了python实现图像全景拼接，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

这是图像文件，代码和介绍在博客里有哦~

MATLAB图像拼接，匹配是计算机视觉研究领域中热点问题，也是视觉理论和应用的基础，基于Harris角点匹配算法与基于模板等其他的匹配拼接算法相比，在没有增加计算量的基础上提高了匹配速度和精度，同时对亮度差异的抗干扰能力有一定增强。因此，实现精确、稳定、快速图像匹配算法有利于对视觉信息后续处理研究。

基于QT实现的一个图像拼接程序，用的是SURF+RANSAC的方法，可以实现任意数量任意位置摆放图像的拼接。拼接后的结果会在界面和弹出窗口中显示。

在Qt中调用Opencv，利用SIFT算法实现图像拼接，代码结构明了，能快速上手。

针对图像拼接中的图像配准参数估计问题, 提出了一种扩展相位相关法与优化相结合的参数估计方法。 该方法首先采用扩展相位相关法估计出相互间存在旋转和平移的两幅部分重叠的图像的初始变换参数, 然后利用 Levenberg-Marquard 优化算法对参数进行优化而得到最终准确值, 最后根据这一参数值采用无缝拼接技术将两幅 图像拼接起来, 通过实验表明该方法是有效的且效果比较好。

基于像素点特征的Harris角点检测拼接算法 matlab实现

MATLAB图像拼接。随着计算机在各个领域的广泛应用，为了得到宽视角、高分辨率图像，图像拼接技术逐渐成为计算机图形学、计算机视觉、模式识别等领域的研究热点，得到越来越多人的关注。图像拼接技术就是将数张有重叠部分的小视角图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅宽视角的无缝高分辨率图像，满足人们在各个领域研究的需要的技术。 图像拼接技术为图像降噪、视场(Field of View)扩展、模糊消除(Blur Removing)、空间解析(Spatial Resolution)和去除运动物体的动态范围(Dynamic Range)提供了可能性。

内含FPGA实现视频拼接的实现方法，主要使用算法为SIFT。内容比较详细，文档也比较丰富，其中视频采集模块以及硬件平台的搭建等也有介绍。

多幅图像拼接matlab实现 sift特征提取、描述、匹配、RANSAC、仿射变换 多幅图像拼接matlab实现 sift特征提取、描述、匹配、RANSAC、仿射变换