import cv2 as cv def ORB_Feature(img1, img2): # 初始化ORB orb = cv.ORB_create() # 寻找关键点 kp1 = orb.detect(img1) kp2 = orb.detect(img2) # 计算描述符 kp1, des1 = orb.compute(img1, kp1) kp2, des2 = orb.compute(img2, kp2) # 画出关键点 outimg1 = cv.drawKeypoints(img1, keypoints=kp1, outImage=None) outimg2 = cv.drawKeypoints(img2, keypoints=kp2, outImage=None)

利用组合惯导的gps信息及四元素来拼接雷达获取的点云，利用四元数求旋转矩阵，利用gps获取经纬坐标，并将其投影到墨卡托坐标系中计算平移，提高点云拼接的精度，供大家参考！

基于特征匹配的全景图像拼接PPT课件.pptx

基于小波变换的图像拼接，用到SIFT特征点匹配，内容包括源代码及待匹配图像。

本程序主要针对对平面场景拍摄图像的拼接，典型应用就是航拍影像的拼接，投影模型使用了相似变换、仿射变换以及透视模型， 或者前两种和透视投影的组合，优化算法使用LM算法，基本思路是每拼接一副影像便使用LM算法对所有模型参数及画布投影点进行优化， 以消除累积误差，程序对中间的特征点检测结果以及匹配结果均保存成了文件，以避免大量影像拼接时对内存的占用；本程序还增加匹 配点添加与删除功能，交互式引导匹配以及区域匹配等等，实际上只要存在重叠关系图像均可以实现交互式匹配点添加，保证任何影像 都能配准到一起，程序经过优化还可应用到无人机航拍视频的拼接上,。 现在测试结果最多拼接600张左右的航拍影像，在不要任何POS信息的情况下能够完美拼接到一起。程序里面附了一组简单的测试影像， 可以试试不同投影模型拼接效果。

将bevfusion的可视化结果，一共八个文件夹，其中六个为环视相机标注后的图片，一个是激光雷达的图片，一个是地图，按照想要的视角顺序拼接图片并合成视频

由于视频帧数量较大，视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多，为有效解决此问题，提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取，利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵，依此计算关键帧间重叠区域，按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧，将此关键帧作为基准帧，重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程，直至关键帧提取完毕，最后，利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。实验验证了该方法的有效性。

该程序可以实现载入图像，执行块匹配、融合以及拼接的功能操作流程，可以实现灰度图像以及彩色图像的拼接。

计算机视觉大作业 用kdtree及sift算法提取图片特征点，实现的航拍图片拼接

代码为python的 合的是图像拼接一类 用的ORB算法特征点匹配写的 运行很快大约0.05秒一帧图像经过验证感觉和肉眼是差不多的 希望能给大家带来一些帮助，如有问题欢迎讨论。谢谢