全景拼接软件好用，全网仅此一家

全景图 该存储库包含多个图像拼接的实现。 高分辨率图像处理缓慢。 图像必须按从左到右的顺序提供，反之亦然。 演示->>> 要求 python3.7.1 的opencv3.4.2 或使用opencv-contrib-python，因为某些非免费功能不可用 pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17 --force-reinstall 您将需要安装一些软件包： 麻木 matplotlib 项目结构： |_ main.py |_Step_By_Step.ipynb |_ utils.py |_ features.py |_ stitch.py | |_ data - | | |_ myhouse | | |- 001.jpg | | |- 002.jpg | |_ BK | | |

这个是基于hugin 2019.1.0.62b0662d5bee vs2013编译的64位版本，如果需要编译32位的，修改成32位重新来一次即可。具体编译过程参考：https://wiki.panotools.org/Hugin_SDK_(MSVC_2013)，该链接描述的比较详细，但是有些地方还是不详细或者小的错误，我将该链接对应的内容也复制下来放到下载里， 因为它可能随时被修改，而修改后的编译方法可能不适用于下载里面对应的源码。 由于文件太大（压缩前9.5GB，压缩后1.5GB，包含了所有依赖及依赖编译生成的中间文件）

python+opencv实现图像的全景拼接，里面有中文注释，和附带的图像

全景拼接算法matlab实现 测试图像没有发，可参考程序修改

双鱼眼实时全景视频拼接并播放，按Tab键切换模式，包括普通模式，拼接模式，全景漫游模式；本工具运行环境Windows X64，可以打开当前文件夹下的鱼眼视频测试 https://github.com/llxxhm/FisheyePlayer-for-VS2019.git

三维场景漫游与全景拼接的关键技术研究论文，详细介绍了三维场景漫游与全景拼接的关键技术。

pyhton3实现图像全景拼接-附件资源

图像的全景拼接包括三大部分：特征点提取与匹配、图像配准、图像融合。 1、基于SIFT的特征点的提取与匹配 利用Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。 具体步骤： 1）. 生成高斯差分金字塔（DOG金字塔），尺度空间构建 2）. 空间极值点检测（关键点的初步查探） 3). 稳定关键点的精确定位 4）. 稳定关键点方向信息分配 5). 关键点描述 6). 特征点匹配 2、图像配准 图像配准是一种确定待拼接图像间的重叠区域以及重叠位置的技术，它是整个图像拼接的核心。本节采用的是基于特征点的图像配准方法，即通过匹配点对构建图像序列之间的变换矩阵，从而完成全景

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