OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口，对于其背后的算法，尚未可知(该函数接口是调用其它的C语言进行实现)，查阅官方文档，并未找到完全对应上的内容。因此，下文主要偏向于实践。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
图像拼接是一种很厉害的算法,它可以把多个小图像拼接成一个超大的图像。在文档管理系统里，图像拼接技术可以把好几个文档或图像片段合并在一起，形成更大、更全面的文档视图。这对于处理那些大型文档或者复杂的扫描文档来说特别有帮助。
图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图像的投影变换、匹配点选取、全景图像拼接（融合），以及亮度与颜色的均衡处理等，以下对各个步骤进行分析。
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
图像拼接算法在电脑屏幕监控软件中有着广泛的优势和应用场景。这种算法可以将多个部分的图像合并成一个整体，从而提供更大范围的监控视野和更全面的信息。
算法：图像拼接是将JPG、PNG、BMP等图像文件拼接在一起，仅仅是图像几何空间的转移与合成，与图像内容无关。图像拼接帮助用户快速按照实际需要的比例和像素拼接图像，支持水平拼接图像，垂直拼接图像，分块拆分图像。总之，三种拆分方式都支持自定义拼接像素。例如使用圆柱变形的图像集无缝拼接图像，图像集在圆柱变形模型中是纯粹的平移关系。圆柱形方法的主要缺点是：假设相机的旋转轴运动与其向上的轴完全对齐，并且在其位置上保持静止，对于手持式相机几乎完全不可能。变形模型的另一个选择是球面坐标，允许在x轴和y轴上有更多的选择来拼接图像。
OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。
图像/视频拼接的主要目的是为了解决相机视野（FOV-Field Of View）限制，生成更宽的FOV图像/视频场景。视频拼接在体育直播、全景显示、数字娱乐、视频处理中都被广泛应用，同时视频/图像拼接涉及到矫正图像、对其与匹配图像、融合、统一光照、无缝连接、多尺度重建等各个图像算法模型与细节处理，可以说是图像处理技术的综合运用。特别是最近几年收到深度学习的影响，各种基于深度学习的图像对齐与拼接技术也取得了长足发展。
*图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *图像拼接通常用到五个步骤： 1、根据给定图像 / 集，实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构，实现图像映射 4、针对叠加后的图像，采用APAP之类的算法，对齐特征点 5、通过图割方法，自动选取拼接缝
论文和代码可以在这个网址找到：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/
OpenCV 4.4.0 于2020年7月18日正式发布，不得不说OpenCV 作为最大开源的图像处理工具，提供的内容太全面了，对小白友好度很高。不仅算法众多，而且文档、源码、各平台下的SDK都极易获取/访问。
1.RANSAC算法介绍 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设，给定一组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。
OpenCV （ Open Source Computer Vision Library ）是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库。它提供了丰富的图像处理算法和工具，能够处理图像和视频数据，实现诸如特征提取、目标检测、图像分割等功能。本文将介绍 OpenCV 的概述和应用领域，并通过具体实例展示其强大的功能和广泛应用。
昨天整理并推送了1467篇CVPR 2020论文合集和270篇代码开源的CVPR 2020论文项目，大家反映内容很赞，里面不仅提供了"授之以鱼"的下载资源，还提供了"授之以渔"的检索方法。
在数字图像处理领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数，使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界，了解其基本概念和常见应用。
1.APAP论文链接: https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/. 可以下载到源码，就是速度慢点。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/83014744
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/83054318
之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下：
8 月 6 日，网易有道发布了一款全新的智能学习硬件：网易有道词典笔 2.0。该词典笔只要扫一扫就能自动识别生词、句子，并提供对应的释义、翻译与读音。重要的是，所有这些功能都可以在离线的情况下完成，包括 NMT 实现的整句翻译。当然，这支笔背后的技术不止这些，ASR（语音识别）和 NLU（自然语言理解）等技术也帮助其实现了在线的语音助手问答功能。
关于OpenCV图像拼接的方法，如果不熟悉的话，可以先看看公众号整理的如下四篇文章介绍：
A. Geometric alignment stage 几何对齐阶段 首先进行离线相机标定，基于文献【9】中算法，使用鱼眼相机拍摄标定棋盘，然后计算相机的内外参数 ，基于得到的相机参数，对图像进行校正
随着机器视觉应用的日益广泛，大幅面 多相机 视觉系统的需求越来越多，主要应用方向为大幅面高精度的定位与测量和场景拼接等。 多相机视觉系统的难点在于多相机坐标系的统一. 可以分为两类，一是相机视野间无重叠部分，二是相机视野间有重叠部分。 相机间无重叠部分的情况主要用于大幅面多相机高精度的定位和测量，相机间有重叠部分的情况主要用于场景的拼接等。
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Andro
Robust image stitching with multiple registrations ECCV2018 本文使用多个 registrations 来增强图像拼接的效果
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。
向大家推荐一篇今天新出的目标检测相关论文 Stitcher: Feedback-driven Data Provider for Object Detection ，该文发明了一种简单方法改进业界老大难：小目标检测问题。
这里没有找到较好的实例图片，所以仍使用上一篇文章中的图片，截取如下两部分ROI作为待拼接图像。
作者戴金艳，公众号：计算机视觉life， 编辑部成员.首发原文链接计算机视觉方向简介 | 图像拼接
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。
相位相关（phase correlate）可以用于检测两幅内容相同的图像之间的相对位移量。可用于对齐图像，不具备光照不变性。它是基于傅立叶变换的位移定理：一个平移过的函数的傅立叶变换仅仅是未平移函数的傅立叶变换与一个具有线性相位的指数因子的乘积，即空间域中的平移会造成频域中频谱的相移。它的公式定义为：设二维函数（图像）f(x,y)的傅立叶变换为F(u,v)，即DFT[f(x,y)]=F(u,v)，如果f(x,y)平移(a,b)，则平移后的傅立叶变换为：
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ✦ 一周简讯 ✦ W3C发布WebAssembly 2.0首个公开工作草案 WebAssembly 工作组这次共发布了三个第一个公开工作草案，包括：WebAssembly Core Specification 2.0版，描述了2.0版本的WebAssembly核心标准，是一种安全的、可移植的、为高效执行和紧凑表示而设计的低级代码格式；WebAssembly JavaScript Interface
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。
图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。当然也可以是给定多张图像，但是总会转换成两张共享某些公共区域图像拼接的问题，因此本文以最简单的形式进行介绍。
我们探索了许多特征提取算子，如SIFT，SURF，BRISK和ORB。你可以使用这款Colab笔记本，甚至可以用你的照片试试。[这里我已经调试好源码并上传到github上面]
就像一个盒子(或者容器），可以通过使用定义变量的方式，开辟一块内存空间存储数据，定义变量之后使用变量名调用数据。
https://github.com/nie-lang/DeepRectangling
MVTec HALCON 是世界上最全能的机器视觉软件.世界各地的用户从HALCON为快速开发图像分析和机器视觉程序的灵活架构获益匪浅.HALCON 提供了超过1100多种具备突出性能控制器的库,如模糊分析,形态,模式匹配,3D校正等.HALCON支持多个操作系统,编程语言和截获设备从而保护了你的投资.
A multiresolution spline with application to image mosaics 《Acm Trans on Graphics》 , 1983 , 2 (4) :217-236
DoubleTake for Mac特别激活版可以直接将图片拖拽到视图中进行编辑，图片重叠部分会自动的融合最后，合并成为一张全景图像，是不是很神奇？比起特别复杂的软件，小编建议您使用这款DoubleTake Mac版。操作很简单，小巧便捷，是非常好用的全景图拼接制作软件。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 什么是体积视频？ 本文介绍了体积视频（Volumetric Video）的解释，创建体积视频所需的设备，并给出了具体的用例。 原创干货 | 入门或者转行音视频，应该要怎么做？ 想从事（入门或者转行）音视频开发，要怎么做？很多人对此都有疑惑，不光有工作多年的职场老司机，也有求学期间的研究生同学们，本文帮你分析到底要不要从事音视频开发工作，以及如果从事音视频开发要怎么做？ 虎牙直播在AI实时剪辑技术上
DoubleTake mac版是Macos上一款全景图制作软件，DoubleTake for mac可以直接将图片拖拽到视图中进行编辑，图片重叠部分会自动的融合最后，合并成为一张全景图像。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
