matlab实现基于块匹配的全景图像拼接--深度学习机器学习系列结合图像处理算法整合

资源包含文件：设计报告word+演示PPT+项目源码+项目截图 二维碎片的复原拼合工作大都采用手工的方式,拼合的效率十分低下,但随着计算机技术的发展,尤其是在图形学方面的迅猛发展,使得计算机处理二维碎片的拼合成为可能。二维碎片的轮廓匹配技术目前已发展为计算机视觉、图像分析、医学图像配准、文物复原、光学和雷达跟踪、及模式识别等领域中的重要课题。 全部用 C++ 和 opencv 实现，用 Python 实现，其功能包含，网页爬虫获取图像素材，随机切分得到一系列碎片调用底层 C++ 实现的核心模块拼接复原图像，最后包含对拼接结果的测试程序。 PyQt5 设计具有良好的用户交互，可以在界面自动生成碎片，并随机打乱，然后通过拼接按钮自动拼接复原，可以选择切分的数目和类型，可以下载测试数据，并对所有的测试数据全部拼接复原，统计它对不规则带纹理碎片的拼接效果。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122512772?spm=1001.2014.3001.5502

这里使用 leena 的两个图像作为输入。 图像有一个公共部分，只需要使用一次。 公共部分的识别在图像对齐下进行，而最佳点（列）的识别被用作拼接点。 在代码中，第一张图像被读取并保存为新图像。 一个小块（行 * 20 的矩阵）用作掩码。 此蒙版放置在第一张图像上。 找出像素的相应差值，平方并相加。 这些值存储在一个空白矩阵中。 一旦遮罩覆盖了第一幅图像的所有像素，过程就会停止。 现在找出 1*（列 - 20）矩阵的最小值。 对应的最佳点（列值）作为拼接的参考。 现在第二张图像从最佳点附加到原始图像。 这给出了生成的拼接图像。

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主要为大家详细介绍了python实现图像拼接功能，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

运行平台VS2013+OpenCV2.4.8，运行通过。

分别用SIFT、SURF、ORB做特征匹配要求用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图） 再使用RANSAC滤除离群点（参数自行调优）后用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图） 然后根据对应点分别计算图B到图A的单应变换矩阵（要求以矩阵形式清晰打印出来并截图，精度保留3位有效数字，出3张图） 根据计算的单应矩阵把第二张图变换到第一张图的坐标系下，与原图通过线性加权的方式融合（权重自行调优），可调用现成库，出3张图。

代码里面用到了边缘检测和透视变换，并且进行前后端联合调试，组成了一个很好看的web界面。 可以根据自己的需要选择二次开发，因为代码封装性良好，也可以直接运行前端和后端。程序为，前后端分离程序，后端因为要做算法使用了python，前端基于react框架。里面除了有需要上交的报告，也有README文件教程安装。

MATLAB图像拼接，方法为sift，带GUI框架

MATLBA小波变换图像拼接，要求两个图像需要有重叠区域。