全景图拼接 要求 python3（或更高版本） opencv 3（4+可能会遇到问题。参考 ） 您将需要使用pip3安装一些软件包： 麻木 matplotlib 用法 $ python main.py < input img dir > # for example $ python ./main.py ../input_image/Xue-Mountain-Enterance/ 输入格式 输入目录应具有： 一些.png或.jpg图像 image_list.txt文件应包含： 文件名 焦距 这是image_list.txt的示例： # Filename focal_length DSC_0184.jpg 830 DSC_0185.jpg 830 DSC_0186.jpg 830 DSC_0187.jpg 830 DSC_0171.jpg 830 DSC_0172.jpg 8

A view-free image stitching network based

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。

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！

图像配准相关讲义

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

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本文的作者是位于加拿大温哥华英属歌伦比亚大学计算机科学系的MATTHEW BROWN 和 DAVID G. LOWE原著，文章发表后风靡全球，成为该领域的重要里程碑。

拼接调试指南AVSP（Any View Stitching Processor） 即为全景拼接处理器

在本文中，我们提出了一种视差鲁棒的六面体全景视频拼接方法。 提出了一种有效的三阶段缝合程序。 在预处理阶段，分层的特征点匹配。策略提取位于不同深度层的特征匹配。 在粗对准阶段，基于特征匹配的第一层，通过考虑所有摄像机之间的约束以避免累积误差，全局投影投影变形估计并调整摄像机参数。 使用相机参数，图像像素可以粗略地映射到球形表面上。 在精确的对齐阶段，基于多层特征匹配，分层的内容保留变形将进一步对齐来自多个深度层的丰富特征对，以减轻大视差引起的重影。 实验结果表明，我们的方法可以有效地拼接全景视频，而不会出现明显的视差错误。